視覺跟蹤算法研究

視覺跟蹤算法研究摘要視覺跟蹤算法是實(shí)現(xiàn)視覺目標(biāo)有效跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)之一，通過觀測(cè)圖像序列，推理獲得目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，主要有基于區(qū)域跟蹤、基于特征跟蹤、基于變形模板跟蹤和基于模型跟蹤等四個(gè)類型的跟蹤算法，并各具不同的適用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)?！娟P(guān)鍵詞】視覺跟蹤跟蹤算法特征1引言當(dāng)前，視覺跟蹤技術(shù)在視頻監(jiān)視、導(dǎo)航定位、成像制導(dǎo)等方面皆有廣泛的應(yīng)用。視覺跟蹤主要是針對(duì)包含運(yùn)動(dòng)物體的圖像序列進(jìn)行分析處理，涉及到運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤兩個(gè)過程。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是從序列圖像中將變化區(qū)域從背景圖像中提取出來，目標(biāo)跟蹤則分為預(yù)測(cè)模塊和匹配更新模塊。2視覺目標(biāo)跟蹤的實(shí)現(xiàn)視覺目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)視覺的方法，把圖像處理、自動(dòng)控制、信息科學(xué)有機(jī)結(jié)合起來，形成一種能從圖像信號(hào)中自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)、提取和預(yù)測(cè)目標(biāo)位置信息，并自動(dòng)跟蹤目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的技術(shù)，其實(shí)現(xiàn)主要包括圖像獲取、圖像識(shí)別、目標(biāo)定位以及圖像傳感器的跟蹤控制四個(gè)部分。3視覺跟蹤算法視覺跟蹤是通過觀測(cè)圖像序列，推理獲得目標(biāo)運(yùn)動(dòng)參數(shù)，并最終實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的行為理解的過程。其視覺跟蹤算法是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)有效跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)之一，一般可分為四種類型，即：基于區(qū)域跟蹤、基于特征跟蹤、基于變形模板跟蹤和基于模型跟蹤。3.1基于區(qū)域的跟蹤算法基于區(qū)域的跟蹤算法針對(duì)包含有多個(gè)對(duì)象的場(chǎng)景可以取得較好的跟蹤效果，精度高、穩(wěn)定性好，而針對(duì)搜索區(qū)域較大的情況，尤其是跟蹤目標(biāo)發(fā)生形變或被遮擋時(shí)，發(fā)生目標(biāo)丟失的概率增大。該算法通過在序列圖像中，利用相關(guān)匹配方法進(jìn)行目標(biāo)模板匹配來實(shí)現(xiàn)跟蹤目標(biāo)?；叶葓D像常采用基于紋理和特征相關(guān)，彩色圖像常采用基于顏色的相關(guān)，如平方和準(zhǔn)則SSD，如式1所示：（1）式中，i和j分別是兩幅比較圖像上對(duì)比位置的像素。該算法典型代表有基于紋理特征的自適應(yīng)目標(biāo)外觀模型、最大似然估計(jì)算法、基于核函數(shù)的概率密度基于模型的人體跟蹤常采用分析-綜合方法，一般用線圖、2D輪廓、立體模型來進(jìn)行身體模型構(gòu)建，通過先驗(yàn)知識(shí)來預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)參數(shù)建立運(yùn)動(dòng)模型，常采用動(dòng)力學(xué)模型、Taylor模型、Kalman濾波和隨機(jī)采樣等作為搜索策略。在基于模型的車輛跟蹤中，3D線框車輛模型則應(yīng)用得最為廣泛，將圖像邊緣點(diǎn)作為特征來實(shí)現(xiàn)基于3D模型的車輛定位。4結(jié)束語視覺跟蹤算法是實(shí)現(xiàn)視覺目標(biāo)有效跟蹤的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文介紹了視覺跟蹤的實(shí)現(xiàn)方法，從基于區(qū)域跟蹤、基于特征跟蹤、基于變形模板的跟蹤和基于模型跟蹤等四個(gè)方面介紹了視覺跟蹤算法，并對(duì)其適用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了評(píng)述。參考文獻(xiàn)[1]侯志強(qiáng)，韓崇昭.視覺跟蹤技術(shù)綜述[J]，自動(dòng)化學(xué)報(bào)2006，32（4）：604-605.[2]李谷全，陳忠澤.視覺跟蹤技術(shù)研究現(xiàn)狀及其展望[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究2010，27（8）：2814-2817.作者單位1