一种基于全局匹配相似度函数的实时运动目标跟踪方法

摘要

一种基于全局匹配相似度函数的实时运动目标跟踪方法，在实时检测到运动目标的基础上，通过建立改进的颜色直方图模型，增加目标颜色分布的可信度，并根据运动目标的位置、大小和颜色构造运动目标的全局匹配相似度函数，对实时运动目标进行可靠跟踪。具体实现步骤为：首先初始化实时运动目标跟踪的参数；其次，对每个检测到的实时运动目标建立改进的颜色直方图模型；然后，将当前帧检测到的运动目标与先前检测到的运动目标构成待匹配运动目标对，对每个待匹配的运动目标对建立颜色直方图相似度函数，中心位置接近程度函数以及像素点总数接近程度函数；最后，建立全局匹配的相似度函数，对实时运动目标进行跟踪。本发明提高了运动目标跟踪的可靠性，可有效解救目标受到遮挡以及目标融合再分离时的自动关联问题。

主权项

1.一种基于全局匹配相似度函数的实时运动目标跟踪方法，其特征在于包括以下步骤：(1)初始化实时运动目标跟踪的参数；(2)对每个检测到的实时运动目标建立改进的颜色直方图模型；(3)将当前帧检测到的运动目标与先前检测到的运动目标构成待匹配运动目标对，对每个待匹配的运动目标对建立颜色直方图相似度函数，中心位置接近程度函数以及像素点总数接近程度函数；(4)建立全局匹配的相似度函数，对实时运动目标进行跟踪；所述步骤(3)将当前帧检测到的运动目标与先前检测到的运动目标构成待匹配运动目标对，对每个待匹配的运动目标对建立颜色直方图相似度函数，中心位置接近程度函数以及像素点总数接近程度函数的步骤为：①待匹配运动目标对颜色直方图相似度函数的表达式$\psi [\omega ,\xi ]=\underset{v=1}{\overset{m}{\Sigma }}\sqrt{{\omega }^v{\xi }^v}---\left(1\right)$式中ω和ξ分别为目标a和b的颜色直方图；m为颜色直方图的维数；ω^v和ξ^v分别为ω和ξ第v个分量的值；②待匹配的运动目标对中心位置接近程度函数的表达式$\phi [a,b]=\left\{\begin{array}{cc}\frac{D-d[a,b]}{D}& d[a,b]<D\\ 0& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.---\left(2\right)$式中为目标a和b中心之间的距离；为d[a，b]的动态阈值；x_a和y_a分别为目标a中心位置的横纵坐标；x_b和y_b分别为目标b中心位置的横纵坐标；κ为增益系数；S_a和S_b分别为目标a和b包含的像素点总数；③待匹配运动目标对像素点总数接近程度函数的表达式