基于跟踪—关联模块的多目标跟踪方法研究

作者: 周亮 [1] 李静 [1] 杨飞 [2]

关键词: 多目标跟踪关联模型颜色直方图 K最近邻法轨迹片段身份转换

摘要：多目标跟踪面临的最大挑战是身份转换问题,其由目标物体间的相互遮挡造成.针对该问题,提出一种基于跟踪模型和关联模型的多目标跟踪方法.首先在跟踪模块针对每一个跟踪个体采用粒子滤波器还原其各自轨迹片段,并计算可信因子评估遮挡程度;然后在关联模块,将人体分割为头部、躯干和腿三部分,将人的面貌分为前侧和背侧两种,利用HSV颜色直方图方法提取各部分特征描述符,利用K最近邻方法探测个体之间的匹配程度,进行再次识别以实现轨迹片段的融合.实验结果表明,同传统的方法相比,提出的算法可有效避免由于遮挡引起的身份转换问题,且目标检测准确率有较大提高,检测准确率达到90.5％.

上一篇： 基于机器视觉的丘陵山区田间道路虚拟中线提取方法
下一篇： 基于8方向折叠与自更新置乱的图像加密算法

基于跟踪—关联模块的多目标跟踪方法研究

作者: 周亮 [1] 李静 [1] 杨飞 [2]

关键词: 多目标跟踪 关联模型 颜色直方图 K最近邻法 轨迹片段 身份转换

关键词: 多目标跟踪关联模型颜色直方图 K最近邻法轨迹片段身份转换