基于自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征的均值漂移目标跟踪算法

摘要：

针对以颜色特征建立概率模型的Mean Shift目标跟踪算法在光线变化时存在的缺陷,提出了一种融合改进型纹理特征与HSV颜色特征的Mean Shift目标跟踪算法.首先,设计一种具有抗光性能的自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征算子,该算子利用Kirsch算子的8个方向模板所求的差值,并采用LBP模板均值作为自适应阈值,再按照旋转不变LBP原理提取局部纹理特征;其次,利用不同特征相似性系数间的关系作为加权准则来构建新的权重;最后,将其嵌入到Mean Shift算法中以实现目标跟踪.对比实验结果表明,本算法在光线变化场景中也具有良好的目标跟踪特性,广泛适用于光照变化和姿态变化等复杂场景下的目标跟踪领域.

关键词：均值漂移、目标跟踪、纹理特征、颜色特征、加权融合

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部科技创新基金项目10C26215113031;重庆市科技攻关项目cstc2012gg-yyjs40010

在线出版日期：2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：314-318