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面向人体运动视觉跟踪的多线索融合算法
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:计算机辅助设计与图形学学报
  • 时间:0
  • 页码:26-32
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京大学深圳研究生院集成微系统科学工程与应用重点实验室,深圳518055, [2]北京大学机器感知与智能教育部重点实验室,北京100871
  • 相关基金:国家自然科学基金(60675025,60875050);国家“八六三”高技术研究发展计划(2006AA04Z247).
  • 相关项目:面向人体目标实时跟踪的视觉注意转移机制研究
作者: 刘宏|杨戈|
中文摘要:

为了跟踪人体的运动轨迹,结合人体运动图像的颜色特征、预测目标位置特征和运动连续性特征,提出一种面向视觉跟踪的多线索融合算法.该算法采用连续自适应均值漂移技术,其中,颜色特征采用色调和饱和度特征、红色信道特征、绿色信道特征以及蓝色信道特征,对于遮挡和位姿的改变实现了较好的鲁棒性;预测目标位置特征利用帧差技术实现;运动连续性特征根据帧间连续性完成.实验结果表明,文中算法比单一线索的算法更加鲁棒,取得了比协作均值漂移跟踪算法更好的跟踪效果,并可以处理目标被部分遮挡、目标环境的颜色饱和度较低等情况.

英文摘要:

A novel multi-cue fusion algorithm is proposed for visual tracking of human motion with three common used cues: color, target position prediction and motion continuity. The algorithm adopts continuously adaptive mean shift (CAMSHIFT) technique, and is robust to partial occlusion, pose variations as well as color saturation. More specifically, in our algorithm, the color feature includes feature of hue and saturation, feature of R(red) channel, feature of G(green) channel, feature of B(hlue) channel, the target position prediction is based on the frames difference, and the motion continuity is computed according to the continuity among frames. Experimental results show that our proposed multi-cue fusion algorithm is more robust than the traditional single cue based one and can achieve better tracking effect than the collaborative mean shift tracking(CMET).

同期刊论文项目
期刊论文 18 会议论文 22 专利 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752