基于能量最小化的多目标跟踪算法研究

摘要：

多目标跟踪是计算机视觉领域中研究难度较大的一个重要课题,现有的多目标算法只关注生成所有目标的区分性运动和外观模型,如果目标的场景拥挤、掩蔽频繁、外观相似,则很难找到合适的描述符来将这些目标区分开.鉴于此,基于一种在线学习条件随机场模型对跟踪问题进行表述,并将其转化为能量最小化问题.其中,能量函数既包括一组基于运动和外观模型,并可对所有目标进行区分的一元函数;又包括一组可以将对应的踪迹碎片对区分开来的二元函数.最后,提出一种近似算法,可用于高效确定能量成本低、质量高的跟踪问题的解.基于3种公共数据集对算法进行评估.仿真实验结果表明,算法相对其他几种最新算法,具有很大的性能提升;无论在区分外观相似且空间距离较近的目标方面,还是在处理摄像机运动方面,算法的性能均很优异.

关键词：多目标跟踪、外观模型、描述符、能量函数、踪迹碎片、近似算法

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61272333

在线出版日期：2014-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：253-259