考虑遮挡因素的视频人体运动目标自适应跟踪

作者：窦海波

来源：吉林大学学报(信息科学版), 2023, 41(03): 566-573.

DOI：10.19292/j.cnki.jdxxp.2023.03.006

• 遮挡因素
• 人体运动目标
• Kalman滤波器
• 目标跟踪
• SIFT算法

针对视频人体运动目标跟踪过程中遮挡导致跟踪能力下降的问题，提出考虑遮挡因素的视频人体运动目标自适应跟踪算法。采用区域生长和视觉阈值效应相结合算法粗检测目标，以粗检测结果为基础通过Kalman滤波器和Meanshift跟踪算法跟踪视频人体运动目标。在目标尺度改变、旋转以及光线变化等情况导致跟踪效果不佳时引入SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法提高跟踪能力，实现抗遮挡的视频人体运动目标自适应跟踪。实验结果表明，该方法的跟踪精确度较高，在遮挡程度为0.5时，跟踪成功率仍可以达到75%左右，且平均跟踪帧率为28.9 frame/s,实时性较强。

• 单位
  咸阳师范学院