联合轮廓法在低分辨率视频下的多目标追踪

计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (2): 64-64.

联合轮廓法在低分辨率视频下的多目标追踪

程光,罗予频,王宏宝

清华大学自动化系

收稿日期:2006-01-24 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-01-11 发布日期:2007-01-11
通讯作者: 程光 seagle seagle

Multiple Objects Tracking in Low Resolution Based on Joint Contour Method

,Yupin Luo,Hongbao Wang

清华大学自动化系

Received:2006-01-24 Revised:1900-01-01 Online:2007-01-11 Published:2007-01-11

摘要/Abstract

摘要： 相似目标间的遮挡一直是多目标追踪问题中的难点。针对这个问题本文提出了联合轮廓法。这种方法在使用粒子滤波器的基础上，通过对遮挡目标集的外轮廓建模来确定处于遮挡关系中目标的状态，从而近一步得到目标的轨迹。算法在实验中显示了良好的鲁棒性，并且计算复杂度与遮挡目标的个数成二次多项式关系。

关键词: 多目标追踪, 粒子滤波器, 联合轮廓法, 主动形状模型

Abstract: Tracking multiple similar objects is a challenging task, expecially in resolution, because of occlusion between objects. The Joint Contour Method (JCM) based on the particle filter is proposed to solve the problem of partial occlusion in this paper. It is a method to determine the object status by modeling the contour of the set of objects in occlusion. The computational complexity of JCM increases second-degree polynomially with the number of objects. The experiments demonstrate the robustness of the method.

Key words: Multiple Objects Tracking, Particle Filter, Joint Contour Method, Active Shape Model

程光,罗予频,王宏宝. 联合轮廓法在低分辨率视频下的多目标追踪[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(2): 64-64.

,Yupin Luo,Hongbao Wang. Multiple Objects Tracking in Low Resolution Based on Joint Contour Method[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(2): 64-64.

[1]	黄飞，尤启房，杨晋吉. ASM的手骨提取方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(3): 164-168.
[2]	张万绪，姜卫琳，张晓军. 基于PF的窗口自适应Mean-Shift跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(14): 186-190.
[3]	刘雪冬，张康，杨杰. 基于粒子滤波器的摄像机运动参数估计[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(7): 144-148.
[4]	桑海峰，吴丹阳，王会. 视频监控下的人脸跟踪与识别系统[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(12): 175-179.
[5]	曹洁，李伟. 一种改进的粒子滤波算法及其性能分析[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(8): 144-147.
[6]	张杰，张建伟. 高转弯频率下机动目标跟踪算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(1): 217-219.
[7]	毛琳^1，2，刘胜¹. 多传感器分布式信息融合粒子滤波器[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(12): 118-119.
[8]	艾斯卡尔,于伟俊,王新滨,刘登峰. 模糊聚类粒子滤波的点状交叉多目标跟踪算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(8): 158-160.
[9]	王晔¹,吴小俊¹,王士同¹,杨静宇². 基于改进主动形状模型的人脸表情识别[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(6): 197-200.
[10]	刘清艳^1，2，刘渊^1，2. 一种改进主动形状模型的研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(35): 192-195.
[11]	冯振华,吴小俊. 改进的用于ASM的归一化方法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(2): 187-190.
[12]	孙延鹏¹,傅蓉². 基于改进的ASM方法的人脸特征点检测[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(10): 163-165.
[13]	刘福新^1,3,杜世培¹,陈益强². 基于改进Hausdorff距离的人脸匹配方法[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(35): 169-171.
[14]	陈柯,杜利民. 基于主动形状模型的人脸特征建模 [J]. 计算机工程与应用, 2006, 42(14): 1-.