基于均值偏移算法的动态目标跟踪研究

摘 要： 目标跟踪技术是计算机视觉领域中重要研究课题之一,在人类生活、军事侦察、工业生产、医疗诊断、交通管理等多方面,都有广泛的应用,研究目标跟踪对人类生活、工程应用等具有现实的指导意义。 在基于视觉的目标跟踪算法中,经典的Mean-Shift算法以其理论科学有效、操作简单易实现,跟踪性能较好等优势,一直是众多学者研究的热点。可算法也存在着许多缺陷。例如目标模型中混有背景信息的干扰,给目标定位带来了偏差；以手动确定的目标中心为迭代初始值,而这样的中心并不是目标的真实中心,对于快速运动的小目标不能实现有效地跟踪；

关键词： 均值偏移;目标跟踪;feature fusion;背景;

1  基于均值偏移的目标跟踪算法

均值偏移算法的基本思想是找到一个数据密度分布中局部密度的最大值（即模态）。在图像中，密度最高的区域通常对应目标的中心位置。均值偏移算法通过一个初始位置的核函数（常用高斯核），沿数据的梯度方向不断移动质心，直到到达密度分布的峰值。

图1描述了一个利用均值偏移和KCF分类器相结合的目标跟踪流程。首先通过均值偏移算法获取目标模型，并利用KCF分类器进行跟踪。在每一帧中，两种算法协同工作：均值偏移预测目标的大致位置，而KCF分类器则进一步精确定位，并在过程中不断更新模型，适应目标的外观变化。这种方法可以提高跟踪的精度和鲁棒性。展示了一个融合均值偏移（Mean Shift, MS）和KCF（Kernelized Correlation Filters）分类器的目标跟踪流程图，分为初始化阶段（左侧框）和跟踪阶段（右侧框）。下面详细解读各步骤的含义：

1. 初始化阶段（左侧框）:第一帧图像以及目标：选择第一帧图像并确定要跟踪的目标区域。将彩色图像转换为灰度图像，以便后续进行特征提取。在灰度图像上提取梯度方向的直方图特征。梯度方向特征通常用于表示目标的纹理信息，能够帮助跟踪算法识别目标的边缘和轮廓特征。在彩色图像上提取目标区域的颜色直方图特征，获取目标的颜色信息，用于更好地描述目标的外观。使用循环矩阵的方法提取多个样本。这可能是指在目标区域周围采样一些样本区域，用于训练KCF分类器，使其能够更好地识别目标。利用均值偏移算法计算目标的颜色特征模型，得到目标的初始位置和外观模型。这一模型在后续跟踪过程中将用于均值偏移的目标位置预测。通过使用提取的样本训练KCF分类器，使其能够识别目标并进行预测。在后续跟踪阶段，KCF分类器将用于进一步精确定位目标的位置。[1]
2. 跟踪阶段（右侧框）:从第二帧开始，逐帧处理视频序列。在当前帧中，根据上一帧的目标位置对图像进行采样，获取包含目标的新区域。采样区域为后续特征提取和位置预测提供基础。将采样区域转换为灰度图像，以便提取梯度方向特征。使用均值偏移算法对目标位置进行预测。均值偏移通过寻找目标在图像密度分布的峰值位置，确定目标的潜在位置。使用KCF分类器进一步预测目标的位置。KCF分类器利用卷积核和相关滤波实现对目标区域的精确定位，补充均值偏移算法的预测结果。通过交叉更新均值偏移算法的外观模型和KCF分类器，使跟踪模