一种改进的JSD距离的空间直方图相似度度量及目标跟踪

摘要：

空间直方图是直方图的一种推广,它能更精确地描述图像(或目标),被应用到目标跟踪和图像检索等多个领域,选择一种合适的度量两个空间直方图之间相似性的方法至关重要.本文提出一种基于改进Jensen-Shannon divergence (JSD)距离的空间直方图相似性度量,将空间直方图中每个区间所对应像素的颜色特征和空间特征的联合分布看作一个带权重的高斯分布,然后计算两个空间直方图对应区间之间的相似度,即计算两个带权重的高斯分布之间的改进的JSD距离.本文在计算JSD距离时充分利用高斯分布的权重,从而提高了度量方法的区分能力.理论和实验证明了本文提出的相似性度量的区分能力优于Ulges的度量方法,见频跟踪结果也更稳定、更精确.

关键词：空间直方图、JSD距离、粒子滤波、目标跟踪

所属期刊栏目：37

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60873127;60903096;河北省自然科学基金F2009001435

在线出版日期：2012-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1464-1473