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《改進的高效Camshift跟蹤算法.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、萬方數(shù)據(jù)ComputerEn垂neeKngandApplications計算機工程與應(yīng)用改進的高效Camshift跟蹤算法吳慧敏-．2，鄭曉勢2WUHui—minL2ZHENGXiao—shi21．山東輕工業(yè)學(xué)院，濟南2503532．山東省汁算中心，濟南2500141．ShandongInstituteofLightIndustry，Jinan250353，China2．ShandongScienceCenter，Jinan250014。ChinaE—mail：wuhm@keylab．netⅥ哪Hui-mi
2、n．ZHENGXiao-shi．ImprovedandefficientobjecttrackingalgorithmbasedOnCamshift．ComputerEngineeringandApplications，2009。45(27)：178-180．Abstract：Camshifiisacolor-basedtrackingalgorithm．Intheprocessofobjecttracking，itisnotstrongandstableenoughtotrackingthemovingo
3、bjectwhichundergoesacceleratedmotion．Thetrackingspeedisraisedbyvirtueofpredictingthepositionthatamovingobjectarrivesatthenexttimeandreducingthesearchregion．Inthetrackingalgorithm，allaccelerationequationiscalculatedforestimatingthenewpositionofamovingobject
4、，andanell'orformulaofpredictivepositionisusedtOadju8tthemovingobjectsearchregionautomatically．Inordertopredictthefuturepositionaccuratelyandsimplifycomputationcomplexity，byusingIIRfilters，severalmotionparametemsuch鵬velocityandaccelerationareupdatedadaptivd
5、yeachframe．Severalexperi-mentsalegiventoshowthattheproposedalgorithmcanimproveobjecttrackingspeedbymeansofpredictingamovingobjectpositionandreducingsearchregionevenifthismovingobjectundergoesacceleratedmotion．Keywords：objecttracking；Camshift；positionpredic
6、tion摘要：Camshift是一種應(yīng)用顏色信息的跟蹤算法，它對做加速度的運動物體跟蹤效果不夠穩(wěn)定和強壯，從準(zhǔn)確預(yù)測目標(biāo)位置及縮小目標(biāo)搜索范圍入手對Camshift算法進行了改進。該算法使用運動目標(biāo)加速度運動位移方程預(yù)測下一時刻目標(biāo)可能出現(xiàn)的位置。使用預(yù)測位置誤差方程估計運動目標(biāo)搜索范圍，并使用IIR濾波器對目標(biāo)運動速度、加速度等參數(shù)自適應(yīng)地修正。實驗證明，改進的Camshifi有效地克服了Camshift算法自身的缺陷，即使運動目標(biāo)做加速運動時，也可準(zhǔn)確地預(yù)測運動目標(biāo)的位置，縮小目標(biāo)搜索范圍，進而提高目標(biāo)
7、跟蹤速度。關(guān)鍵詞：目標(biāo)跟蹤；Camshift算法；位置預(yù)測DOI：10．3778／j．issn．1002-8331．2009．27．054文章編號：1002—8331(2009)27-0178-03文獻標(biāo)識碼：A中圖分類號：TP242．6+21前言計算機視頻自動監(jiān)視是指實時地觀測被監(jiān)視場景中的運動目標(biāo)，并且分析描述它們的行為111。運動目標(biāo)跟蹤是自動視頻監(jiān)視的基礎(chǔ)研究內(nèi)容之一，就是要在一段序列圖像中找到所感興趣的運動目標(biāo)所處的位置，形成運動目標(biāo)的軌跡f”。它可以為場景分析和目標(biāo)運動分析提供數(shù)據(jù)來源121，同
8、時也為運動目標(biāo)的正確檢測和識別提供幫助。當(dāng)視頻圖像序列中被跟蹤目標(biāo)的姿態(tài)不斷發(fā)生變化，存在旋轉(zhuǎn)或部分被遮擋時，簡單的灰模板匹配或Hausdorff距離匹配都難達到跟蹤要求，出現(xiàn)誤匹配或跟蹤丟失的情況，并且運算效率較低?；陬伾狈綀D的目標(biāo)跟蹤算法可以用來解決上述問題，由于目標(biāo)圖像的直方圖紀錄的是顏色出現(xiàn)的概率，這種方法不受目標(biāo)形狀變化的影響。Bradski提出的Camshiftm(continuouslyadap
