融合多核的目标分块跟踪

摘要

目的:准确性和鲁棒性是视觉跟踪的主要挑战,尤其是在遮挡和目标形变的情况下。对目标进行分块跟踪能够保持目标的空间信息,基于此,本文提出一种融合多核的目标分块跟踪方法。方法:算法采用垂直投影法将目标分成若干合适的子块,针对相应子块,选择目标区域内的多个不同位置构建多个核函数加权直方图,以Bhattacharya系数表征目标模版和候选目标模版之间的相似性度量,并进行均值迭代确定目标最终位置。在跟踪过程中,利用分量的反投影运算区分目标发生形变或遮挡,并对目标模板和子块权重进行实时更新。结果:对多个视频序列进行了实验测试,实验表明,该方法几乎不受光照影响,并且在目标大面积遮挡的情况下仍能实现很好的跟踪。结论:通过将分块和多核融合结合起来进行跟踪,不仅对光照不敏感,而且在处理目标大面积遮挡方面鲁棒性很强,利于后续论题的研究。