基于核密度多伯努利视频多目标跟踪算法
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作者:
作者单位:

(江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122)

作者简介:

杨金龙(1981-),男,江苏连云港,博士,副教 授,硕士生导师,主要研究方向为目标跟踪、信号处理、模式识别等.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61305017)和江苏省自然科学基金(BK20130154)资助项目 (江南大学 物联网工程学院,江苏 无锡 214122)


Multi-target visual tracking algorithm based on kernel-density and multi-Bern oulli filter
Author:
Affiliation:

(School of Internet of Things Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)

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    摘要:

    针对复杂环境下数目变化、目标紧邻及尺寸变化的 视频多目标跟踪问题,在多伯努利滤波框架 下,提出一种自适应的变数目视频多目标跟踪算法。算法通过引入核密度背景减除技术,可 以有效抑制 背景干扰;然后融入连续自适应均值漂移(CAMShift)技术,并提出目标紧邻和尺寸变化处理 机制,可 以有效提高算法的自适应性;最后引入粒子标记技术,可以有效实现对视频多目标的轨迹跟 踪。对彩色视频和红外视频序列图像的测试结果表明,本文提出算法可以有效实现对复杂环 境下数目变化的视频多目标自适应跟踪,且具有较好的鲁棒性。

    Abstract:

    To solve the problem that it is diffic ult to obtain the accurate estimations of the multiple targets in video with complex environment,we propose an adaptive multi-target tracking algorith m under the framework of multi-Bernoulli filter.First,the kernel density background subtraction techniqu e is introduced in this paper,which can effectively restrain the background interference.Then,continuously adaptive mean shift (CAMShift) method is integrated into the framework of multi-Bernoulli filter,and adaptive mechan isms are proposed to handle problems of closely spaced target tracking and the variation of target size.In addition,particle labeling technique is introduced to identify the path of each target in the video.Experimental result s show that the proposed algorithm with strong robustness can effectively achiev e the visual multi-target tracking in complex circumstances.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王冬,杨金龙,杨乐,葛洪伟.基于核密度多伯努利视频多目标跟踪算法[J].光电子激光,2016,27(10):1066~1076

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  • 收稿日期:2015-12-14
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  • 在线发布日期: 2016-11-07
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