多摄像机下的目标图像跟踪关联算法研究

摘要

传统算法在进行目标图像跟踪时,对系统模型和后验分布的限制较为严格,只能处理线性、高斯、单模态的情况,而图像跟踪应用中的后验概率呈非线性、非高斯、多模态的形式,且由于传统算法的计算量巨大、采样效果非常低,因此无法满足实际跟踪场景复杂性的需要.提出一种多摄像机下的目标图像跟踪关联算法.提取在目标跟踪过程中图像的主要特征,组建图像特征集,通过计算目标图像特征的均布差值来划分目标与背景间的差别,将目标范围约束在对应核的空间中,并在进行目标图像识别时融合EM算法,依据组建目标图像投影熵特征的分布模型,获取目标图像中每个目标特征与其相对应的混合高斯函数的Mahalanobis间距,得到目标图像特征的所属类别,进而完成精确的目标图像跟踪.实验结果证明,多摄像机下的目标跟踪关联算法精确度高,效率高.