【摘要】：在多目標跟蹤過程中,遮擋和漏檢容易引起目標標簽錯亂和丟失,造成跟蹤失敗。針對該問題,提出一種基于混合高斯-概率假設(shè)密度(GM-PHD)濾波器的改進跟蹤方法。使用背景差分檢測獲得二值圖像映射和測量集,以外觀為基礎(chǔ)的探測器檢測目標外觀,將背景差分獲得的測量集與外觀檢測器獲得的測量集進行融合,利用改進的GM-PHD濾波器保持目標跟蹤軌跡,并處理目標跟蹤中的一些不確定性因素。實驗結(jié)果表明,與GM-PHD方法、顏色外觀方法和SMC-PHD方法相比,該方法能獲得較好的跟蹤精度。
【圖文】：

。在預(yù)測步驟中，GM-PHD的強度通過JXk|k－1進行建模，計算如下:vk|k－1(x)=∑JXk|k－1i=1wik|k－1N(x;mik|k－1，Sik|k－1)(5)在更新步驟中，GM-PHD的強度建模為一個高斯混合函數(shù)，即:vk(x)=∑z∈Z∑JXk|k－1j=1wjk(z)N(x;mjk|k(z)，Sjk|k)+(1－PD，k)vk|k－1(x)(6)其中，PD，k代表檢測概率;wjk代表第j個目標的權(quán)重。更多詳細信息可以參考文獻［13］。2提出的方法2．1方法介紹本文提出的目標檢測和跟蹤系統(tǒng)的流程如圖1所示。圖1本文跟蹤系統(tǒng)的總體步驟由圖1可知，每一步中，背景差分檢測(BackgroundSubtractionDetection，BSD)運用背景圖片(BackGroundImage，BGI)和當前幀Ik來獲取二值圖像映射I⌒k和測量集ZDk。測量集ZDk包含在時間步驟k中，運用BSD檢測對象的邊界框。以外觀為基礎(chǔ)的探測器，也通過外觀模型來檢測目標。為每個目標建立一套特定的檢測器。運用目標外觀254

哂阢兄y8的像素置為0，將其他像素置為1。最后，運用連通分量和形態(tài)學算子提取目標邊界框。由于BSD通常會產(chǎn)生許多小尺寸的虛假檢測，刪除這些檢測，可以減少不確定性。在圖1中，由BSD在時間步驟k獲得的測量和圖像映射分別表示為ZDk和I·k。測量集ZDk用于考慮新產(chǎn)生的目標，也用于更新在每個步驟中每個軌跡的外觀模型。2．3測量融合測量獲取是視覺目標跟蹤中最關(guān)鍵的一個步驟。這是因為，由于各種不確定因素的影響，比如噪聲、雜波、光照變化、目標變形和部分遮擋，目標測量的效果可能會降低，如圖2所示，均列舉2個示例。如圖2(b)和圖2(c)所示，由于低對比度和噪聲的影響，BSD檢測目標變得不準確。另外，在圖2(d)和圖2(e)中，由于部分遮擋，BSD不能精確地檢測出目標邊界框，導致漏檢和噪聲。圖2一些外界可能的影響以及測量融合的重要性本文假設(shè)集合ZDk={z1Dk，，z2Dk，…，zJZDkDk}和集合ZAk={z1Ak，z2Ak，…，zJZAkAk}分別表示由BSD和外觀探測器得到的測量結(jié)果。測量的融合執(zhí)行如下:首先，計算ZDk和ZAk所有測量之間的重疊率。如果重疊率滿足一個給定的閾值，那么測量ziAk與測量ziDk關(guān)聯(lián)，本文實驗的經(jīng)驗閾值為0．5，關(guān)聯(lián)測量融合為:zi，jFk=wAkziAk+(1－wAk)zjDk(7)其中，參數(shù)wAk表示基于外觀檢測的影響。這個影響可以利用圖2解釋，圖2第1行是背景差分檢測ZDk，第2行是外觀檢測ZAk，第3行是測量融合集ZFk，在非阻塞條件下(這里定義非阻塞是指目標沒有被遮擋或干擾，如圖2(b)和圖2(c))所示，wAk可以設(shè)置為0．5;在阻塞條件下(阻塞是指目標被?

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