融合颜色直方图及SIFT特征的自适应分块目标跟踪方法

被引：31

作者：

董文会 ^{[1
,2
]}

常发亮 ^{[1
]}

李天平 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东大学控制科学与工程学院

[2] 德州学院物理系

来源：

电子与信息学报 | 2013年 / 35卷 / 04期

基金：

教育部留学回国人员科研启动基金;

关键词：

目标跟踪; 自适应分块; 均值漂移; 颜色直方图; SIFT特征;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对目标跟踪过程中目标颜色相近、尺度变化及遮挡等问题,该文提出一种自适应分块并融合颜色直方图及SIFT特征的目标跟踪方法。自适应分块采用目标颜色投影和成像角度作为分块标准,使各子块具有一定相异性并保证分块数目;各子块使用颜色直方图和SIFT特征描述,通过计算SIFT特征点的尺度变化自适应地改变跟踪窗口尺度;在跟踪过程中对子块的权重及相应模板及时更新,当目标表观变化较大时重新对模板自适应分块。实验表明,该方法能准确有效地跟踪目标,并在颜色相近目标跟踪、尺度自适应及遮挡处理等方面具有较好效果。

引用

页码：770 / 776

页数：7

共 8 条

[1] 基于SIFT特征的目标多自由度mean-shift跟踪算法 [J].

董蓉 ;

李勃 ;

陈启美 .

控制与决策 , 2012, (03) :399-402+407

[2] 基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法 [J].

李冠彬 ;

吴贺丰 .

计算机辅助设计与图形学学报, 2011, (12) :2059-2066

[3] 分块跟踪中的目标模板更新方法 [J].

齐美彬 ;

张莉 ;

蒋建国 ;

吴晖 .

中国图象图形学报, 2011, 16 (06) :976-982

[4] Efficient and robust fragments-based multiple kernels tracking [J].

Fang, Jiangxiong ;

Yang, Jie ;

Liu, Huaxiang .

AEU-INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRONICS AND COMMUNICATIONS, 2011, 65 (11) :915-923

[5] Online visual tracking with histograms and articulating blocks [J].

Nejhum, S. M. Shahed ;

Ho, Jeffrey ;

Yang, Ming-Hsuan .

COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, 2010, 114 (08) :901-914

[6] Robust object tracking with background-weighted local kernels [J].

Jeyakar, Jaideep ;

Babu, R. Venkatesh ;

Ramakrishnan, K. R. .

COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING, 2008, 112 (03) :296-309

[7]

Active-Vision for the Autonomous Surveillance of Dynamic, Multi-Object Environments[J] . Ardevan Bakhtari,Matthew Mackay,Beno Benhabib.Journal of Intelligent and Robotic Systems . 2009 (4)

[8] Distinctive image features from scale-invariant keypoints [J].

Lowe, DG .

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION, 2004, 60 (02) :91-110

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