计算机应用 ›› 2013, Vol. 33 ›› Issue (09): 2584-2587.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2584

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基于多准则特征融合的自适应跟踪算法

赵谦1, 周勇1,曾召华1,侯媛彬2,刘树林2   

  1. 1. 西安科技大学 通信与信息工程学院, 西安 710054;
    2. 西安科技大学 电气与控制工程学院, 西安 710054
  • 收稿日期:2013-04-01 修回日期:2013-05-05 出版日期:2013-09-01 发布日期:2013-10-18
  • 通讯作者: 侯媛彬
  • 作者简介:赵谦(1977-),男,陕西西安人,副教授,博士研究生,主要研究方向:图像智能检测、3D虚拟现实;
    周勇(1986-),男,河南信阳人,硕士研究生,主要研究方向:图像处理、运动目标跟踪;
    曾召华(1972-),男,湖北红安人,副教授,博士,主要研究方向:B3G移动通信、图像处理;
    侯媛彬(1953-),女,陕西西安人,教授,博士生导师,主要研究方向:智能控制、神经网络;
    刘树林(1964-),男,四川成都人,教授,博士生导师,主要研究方向:开关变压器及本质安全电路设计。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目;陕西省科技研究发展计划工业攻关项目;陕西省教育厅科研计划项目;西安市科技计划项目;西安市碑林区应用技术研发项目

Adaptive tracking algorithm based on multi-criteria feature fusion

ZHAO Qian1,ZHOU Yong1,ZENG Zhaohua1,HOU Yuanbin2,LIU Shulin2   

  1. 1. School of Communication and Information Engineering, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an Shaanxi 710054, China;
    2. School of Electrical and Control Engineering, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an Shaanxi 710054, China
  • Received:2013-04-01 Revised:2013-05-05 Online:2013-10-18 Published:2013-09-01
  • Contact: HOU Yuanbin

摘要: 针对现有基于多特征融合的跟踪算法在复杂环境下跟踪准确度不高,且大部分采用单一判定方式来实现多特征融合的问题,提出了一种综合判定的自适应多特征融合跟踪方法。首先引入局部背景信息加强对目标的描述,然后在多特征融合过程中利用多种判定准则计算特征权值,最后在均值漂移框架下完成对目标的跟踪。在各种场景下的实验结果比较表明:该融合算法比单种判定融合有更好的稳定性和鲁棒性,有效地提高了复杂环境下跟踪准确性。

关键词: 目标跟踪, 多特征融合, 多准则, 局部背景, 均值漂移

Abstract: Multiple feature fusion based tracking is one of the most active research topic in tracking field, but the tracking accuracy needs improving in complex environment and most of them use single fusion rule. In this paper, a new adaptive fusion strategy was proposed for multi-feature fusion. First, the local background information was introduced to strengthen the description of the target, and then the feature weight was calculated by a variety of criteria in the fusion process. In addition, the framework of mean shift was considered to realize target tracking. An extensive number of comparative experimental results show that the proposed algorithm is more stable and robust than the single fusion rule.

Key words: target tracking, multiple feature fusion, multi-criteria, local background, mean shift

中图分类号: