多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪

摘要

针对目标遮挡、形变等复杂环境中多目标跟踪准确性低的问题,提出了一种多特征融合匹配的霍夫森林多目标跟踪算法.首先,该算法根据目标检测响应进行初步关联,在线选取正负样本,通过融合颜色直方图、方向梯度直方图特征以及光流信息构建目标的特征模型;然后利用霍夫森林学习,形成可靠的长轨迹;最后采用多特征融合的轨迹匹配算法,引入颜色直方图的相似性度量和基于Gabor滤波器的特征点匹配两种方式,形成加权融合的概率矩阵,将长轨迹逐级关联为目标的完整轨迹.实验表明,该算法在多个复杂环境的视频序列中,可以有效解决目标形变、相互遮挡等问题,能实现多目标的鲁棒性跟踪.