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《基于CamShift的自適應(yīng)顏色空間目標跟蹤算法.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、萬方數(shù)據(jù)第29卷第3期2009年3月計算機應(yīng)用JournalofComputerApplicationsV01．29No．3Mar．2009文章編號：1001—9081(2009)03—0757—04基于CamShift的自適應(yīng)顏色空間目標跟蹤算法徐琨1，賀昱曜2，王衛(wèi)亞1(I．長安大學信息工程學院，西安710064；2．長安大學電子與控制1=程學院，西安710064)(xukun—yunjing@hotmail．coln；xkun@ehd．edu．cn)摘要：CamShift算法只適于特定顏色目標的跟蹤，針對這一不足，提出了自適應(yīng)顏色空間
2、目標跟蹤算法。依據(jù)當前測量值，根據(jù)類間平均距離動態(tài)選擇當前顏色空間。顏色空間更新判斷機制的引入，降低了顏色空間更新帶來的時間開銷。實驗結(jié)果表明，該算法．-q-以更準確地在復(fù)雜背景下的跟蹤各種色彩的目標。關(guān)鍵詞：目標跟蹤；連續(xù)自適應(yīng)均值漂移算法；顏色空間選擇中圖分類號：TP391．41文獻標志碼：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引言運動目標跟蹤是視覺監(jiān)控、視頻壓縮和自動視覺分析等應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)之一。絕大多數(shù)應(yīng)用場合中要求目標跟蹤算法對遮擋、光線變化以及目標縮放、旋轉(zhuǎn)具有魯棒性。同時，跟蹤算法還需要消耗盡可能少的時間，以滿足實時性的要求。近年來，均值漂移(MeanShift)算法?和粒子濾波¨1被廣泛應(yīng)用于目
6、標跟蹤領(lǐng)域中。其中，MeanShift以其無需參數(shù)、快速模式匹配的特性而受到廣泛關(guān)注。但該算法缺乏必要的模型更新，當目標存在明顯的尺寸變化時，容易造成目標的丟失”J。文獻[4]提出了一種基于后向跟蹤、形心配準的核窗寬自動選取算法，利用前后兩幀中口標的角點匹配估計目標的仿射模型參數(shù)，以此對核函數(shù)的半徑進行修改H1。CamShift(ContinuouslyAdaptiveMeanShift)算法通過H分量方向投影圖中目標區(qū)的各階矩計算獲得目標尺度和轉(zhuǎn)角，依靠連續(xù)迭代計算，獲取目標形心位鼉一。。該算法可以對人臉等具有特定顏色的日標進行跟蹤，但在
7、復(fù)雜背景中、運動口標色彩豐富或者當日標與背景顏色接近時，跟蹤結(jié)果往往難以令人滿意。其主要原因有以F兩個：1)原算法使用單一的HSV顏色模型，很難適應(yīng)物體大范圍運動造成的背景變化和大幅度光照變化。2)只使用HSI模!l!!中H分苗作為目標建模特征，當S或者I值較小或者較大時，色調(diào)定義十分模糊，原算法忽略了這些像素。文獻[6]通過對RGB顏色卒問的3個分量賦予不同的權(quán)重進行組合，獲得49個圖像特征描述，依據(jù)目標模型可區(qū)分度，選取5個顏色特征建立目標模型【6J。文獻[7]采用HSV空間的H、S、V三分量建立目標模型，實現(xiàn)了復(fù)雜背景下多顏色目標的跟
8、蹤p1。然而這些方法依然屬于固定顏色空間建模方法。本文提出了一種自適應(yīng)顏色空間跟蹤算法(AdaptiveColorSpaceTrackingAlgorithm，ACSTA)，根據(jù)
