利用多级量化局部纹理特征的图像跟踪算法  

Object Tracking Algorithm Using Multi-scale Local Texture Features

作　　者：王守觉[1,2] 蒋寓文[1,2] 谭乐怡[2,3] 

机构地区：[1]中国科学院半导体研究所神经网络实验室,北京100083 [2]中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所高维仿生信息学及其应用实验室,苏州215123 [3]同济大学电子信息与工程学院计算机系,上海200092

出　　处：《计算机辅助设计与图形学学报》2015年第2期208-216,共9页Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics

基　　金：国家自然科学基金(90920013)

摘　　要：针对传统的基于纹理特征的跟踪算法采用统计直方图描述目标,表达不够精确且计算量较大的问题,提出一种基于多级量化的局部纹理特征的点对点的图像跟踪算法.首先定义了一种高维纹理特征,其对单个的点具有较强的描述能力;随后通过矢量运算进行点对点匹配,根据匹配得出的点集的空间位置,利用均值漂移矢量实现初步定位;最后通过连续缩放窗口比例,同时使用颜色信息验证候选窗口与原始窗口的相似度,确定目标的位置和尺度.实验结果表明,该算法在场景复杂、噪声较大的环境中仍能准确地搜索到目标;在目标尺度变化时也具有较强的鲁棒性.To solve the problem of inaccuracy and large calculation of traditional histogram-based tracker, thispaper proposes a local feature-based tracking algorithm using multi-scale texture descriptor for each point. Ahigh-dimensional texture descriptor with discriminative power is defined. Vector operation is applied to pointsmatching and primary mapping is implemented through mean-shift according to the position of spatial point set.Subsequently, the location and scale of the object is determined by verifying the similarity between candidatesand original target according to color information while the window is zooming. The results show the robustnessof this algorithm against clutter, noise and change in target scale.

关 键 词：图像跟踪 纹理描述子 高维仿生信息学 均值漂移 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]