基于Mean_Shift和粒子濾波的兩步多目標跟蹤方法_圖文

1、 第 1期 李紅波 ,等 : 基于 M ean 2Shift和粒子濾波的兩步多目標跟蹤方法 1 1 7 圖 4 視頻 2 對足球視頻的兩步多目標跟蹤結果 Fig . 4 Two step tracking result for multi2 objects of video 2 耗時只與目標的個數 , 目標的大小和代表該目標的 粒子數有關 ,跟整幅圖像大小無關 。根據該實驗所 用視頻 (視頻 1 和視頻 2 統(tǒng)計了其中跟蹤一段幀序 列所耗費的時間 ,如表 1 所示 。從表 1 和圖 3 中可 以看出 ,在該實驗中兩步跟蹤算法在比 M S跟蹤算 法準確的情況下 , 實時性沒有降低多少 , 而對比

2、粒 子濾波跟蹤 , 算法的實時性有了很大的提高且同 時也保證了準確性 。相對于文獻 11 , 當目標出 現遮擋或遮擋結束時 , 本文所提出的方法無需分 塊來判斷多個目標是否出現遮擋 ; 而且在非遮擋 情況下也并非完全依賴于 M S跟蹤 , 縮小了 M S表 現出跟蹤不準的特性 , 使跟蹤更為準確 。其中對 視頻中標 記 的 6 個 跟 蹤 目 標 做 了 同 樣 的 時 間 統(tǒng) 計 ,如 表 1 和 圖 4 所 示 。經 試 驗 , 為 了 使 跟 蹤 準 確 ,粒子濾波跟蹤最少所需粒子數 : N = 150; 圖 3 中兩步跟蹤遮擋在轉換為粒子濾波跟蹤時所用粒 子數 : 第 4 行 N =

3、128 , 第 5 行 N = 75, 其跟蹤過程 中有 10 幀處于遮擋狀態(tài) 。 表 1 實驗所選視頻的時間比較 Tab. 1 Processing speed of the videos in experim ent 視頻 1 2 圖像幀 MS 158 2 234 幀 28 2 97 幀 2 146 2 695 各跟蹤算法所需時間 /m s 粒子 (N = 150 4 845 7 099 各跟蹤算法平均時間 /m s 兩步 2 473 4 496 MS 27. 5 38. 5 粒子 (N = 150 62. 1 101. 4 兩步 31. 7 64. 2 5 結束語 本文針對 M S跟蹤和

4、粒子濾波跟蹤各自的優(yōu)缺 點 ,將其兩者進行了很好地結合 ,提出了兩步多目標 跟蹤算法 。在多目標或遮擋情況下 , 該算法保留了 M S跟蹤實時性的優(yōu)點的同時 , 也具有粒子濾波在 遮擋情況下的魯棒性等特點 ; 在所需的每步粒子跟 蹤中 ,以上一步的跟蹤結果與模板的相似度為先驗 知識 ,自適應地選取粒子個數和傳播半徑 ,緩解了粒 子缺乏多樣性的缺點 , 也根據這個相似度來判斷是 否需要對目標模板的更新 , 保證了更新的有效性 。 由于本文是對手工標定的區(qū)域進行顏色核函數直方 圖表示 ,在顏色不是目標主要特征的時候會出現目 標跟蹤丟失的情況 ,因此 ,結合目標檢測的結果或提 取更好的特征將是下一步

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