基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法

摘要：

在目标尺寸和颜色发生变化时,传统均值漂移法因目标模型单一和核窗口大小方向固定而导致目标丢失.为此,文中提出一种基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法,首先利用目标的颜色、轮廓和运动特征构建目标模型,得到颜色、边缘和运动直方图分布;然后将颜色和边缘的直方图反向投影生成二维概率密度分布,利用运动信息修正颜色和边缘概率分布;并根据各特征所占权重,运用自适应融合法得到目标特征关联概率分布;最后利用关联概率密度的零阶矩值调整下一帧跟踪窗口尺寸,结合均值漂移跟踪框架,实现常态下目标跟踪.实验结果表明,该算法提取的目标特征具有较强的准确性,能实现复杂交通场景下的行人跟踪.

关键词：行人跟踪、均值漂移、直方图分布、多特征融合、关联概率分布

所属期刊栏目：44

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家“863”计划项目2009AA11Z207;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20110009110011Supported by the National High-tech R & D Program of China863 Program2009AA11Z207

在线出版日期：2017-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：123-130