基于CamShift的自适应颜色空间目标跟踪算法.pdf

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1、万方数据第29卷第3期2009年3月计算机应用JournalofComputerApplicationsV01.29No.3Mar.2009文章编号:1001—9081(2009)03—0757—04基于CamShift的自适应颜色空间目标跟踪算法徐琨1,贺昱曜2,王卫亚1(I.长安大学信息工程学院,西安710064;2.长安大学电子与控制1=程学院,西安710064)(xukun—yunjing@hotmail.coln;xkun@ehd.edu.cn)摘要:CamShift算法只适于特定颜色目标的跟踪,针对这一不足,提出了自适应颜色空间

2、目标跟踪算法。依据当前测量值,根据类间平均距离动态选择当前颜色空间。颜色空间更新判断机制的引入,降低了颜色空间更新带来的时间开销。实验结果表明,该算法.-q-以更准确地在复杂背景下的跟踪各种色彩的目标。关键词:目标跟踪;连续自适应均值漂移算法;颜色空间选择中图分类号:TP391.41文献标志码:AobjecttrackingalgorithmwithadaptivecolorspacebasedonCamShiftXUKunl。HEYu—vaoj。WANGWei.yal(I.SchoolofInformationEngineenng,Cha

3、ng'anUniversity,Xi'anShaanxi710064,China;2.SchoolofElectronicandControlEngineenng,Chang'anUniversity,射么nShaanxi710064.Oh/ha)Abstract:ConsideringthepoorperformancethatCamShiftalgorithmonlyappliestotracktargetswithcertaincolor,animprovedalgorithmnamedadaptivecolorspacetracki

4、ngalgorithmwasproposed.Usingthenewmeasurements,thecurrentcolorspacewasselecteddynamicallyaccordingtotheaveragedistancebetweenobjectsandbackgrounds.Withtheintroductionofthemechanisminsimilarityanalysis,timecostWasdecreased.Theexperimentalresultsshowthenewalgorithmcantrackmu

5、lti-colortargetsincomplexbackgroundsmoreaccurately.Keywords:objecttracking;continuouslyadaptivemeanshift;colorspacemodelselection0引言运动目标跟踪是视觉监控、视频压缩和自动视觉分析等应用中的关键技术之一。绝大多数应用场合中要求目标跟踪算法对遮挡、光线变化以及目标缩放、旋转具有鲁棒性。同时,跟踪算法还需要消耗尽可能少的时间,以满足实时性的要求。近年来,均值漂移(MeanShift)算法⋯和粒子滤波¨1被广泛应用于目

6、标跟踪领域中。其中,MeanShift以其无需参数、快速模式匹配的特性而受到广泛关注。但该算法缺乏必要的模型更新,当目标存在明显的尺寸变化时,容易造成目标的丢失”J。文献[4]提出了一种基于后向跟踪、形心配准的核窗宽自动选取算法,利用前后两帧中口标的角点匹配估计目标的仿射模型参数,以此对核函数的半径进行修改H1。CamShift(ContinuouslyAdaptiveMeanShift)算法通过H分量方向投影图中目标区的各阶矩计算获得目标尺度和转角,依靠连续迭代计算,获取目标形心位鼍一。。该算法可以对人脸等具有特定颜色的日标进行跟踪,但在

7、复杂背景中、运动口标色彩丰富或者当日标与背景颜色接近时,跟踪结果往往难以令人满意。其主要原因有以F两个:1)原算法使用单一的HSV颜色模型,很难适应物体大范围运动造成的背景变化和大幅度光照变化。2)只使用HSI模!l!!中H分苗作为目标建模特征,当S或者I值较小或者较大时,色调定义十分模糊,原算法忽略了这些像素。文献[6]通过对RGB颜色卒问的3个分量赋予不同的权重进行组合,获得49个图像特征描述,依据目标模型可区分度,选取5个颜色特征建立目标模型【6J。文献[7]采用HSV空间的H、S、V三分量建立目标模型,实现了复杂背景下多颜色目标的跟

8、踪p1。然而这些方法依然属于固定颜色空间建模方法。本文提出了一种自适应颜色空间跟踪算法(AdaptiveColorSpaceTrackingAlgorithm,ACSTA),根据

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