基于镜像MeanShift的遮挡目标跟踪算法摘要：针对当目标跟踪过程中目标被全遮挡时易导致目标跟踪不精确、甚至丢失目标的问题，提出一种基于镜像MeanShift的遮挡目标跟踪算法。当前后帧Bhatt.acharyya系数匹配度大于等于80%时，表示目标没有被遮挡采用颜色特征和轮廓特征定位目标，利用分块沙包窗核函数实现尺寸自适应；当前后帧Bhattacharyya系数匹配度小于80%时，表示目标进入遮挡区域，则利用先验训练分类器和镜像原理对遮挡区域目标的位置和尺寸大小进行预测；当前后帧Bhattacharyya系数匹配度再次大于等于80%时，表示目标离开遮挡区域，则转换为MeanShift跟踪。当目标没有遮挡时，采用颜色特征和轮廓特征定位目标，利用分块沙包窗核函数实现尺寸自适应；当目标进入遮挡区域时，在改进的巴氏系数条件触发下（低于设定阈值），利用先验训练分类器和镜像原理对遮挡区域目标的位置和尺寸大小进行预测；当日标离开遮挡区域时，再次利用巴氏系数条件触发（高于设定阈值）【什么】转换为MeanShift跟踪实验结果表明：所提算法与子区域分类器的在线Boosting算法和多视角多目标协同追踪算法相比，在目标全遮挡的情况下能更好地跟踪目标，提高了跟踪精度和鲁棒性，且满足实时性要求。关键词：镜像；MeanShift；全遮挡；巴氏系数；目标跟踪：TP391.41文献标志码：A。引言机器视觉技术广泛应用于军事制导、视频监控、医疗诊断、产品检测等领域［1-3］o而在上述领域中都会涉及目标跟踪，在跟踪目标的过程中，由于目标本身特征的多样性以及外界环境的复杂性，尤其当目标被自遮挡、物体相互遮挡、背景遮挡时，如何更精确地定位和跟踪目标成为一个极具挑战性的课题［4］oThompson等［5］提出利用光流场来检测视频中的遮挡而，但是没有涉及如何跟踪目标。Maver等［6］从遮挡的角度出发，研究如何获得一个未知场景的3D数据，利用几何关系从先验的纹理信息预测出遮挡时目标状态，但是预测状态的误差会随着跟踪的进行而逐渐增大，同时计算复杂度高。Zitnick等［7］利用视差图的方法解决遮挡问题，要求各个像素点具有唯一性，否则当遇到相似目标或者背景时易导致跟踪失败。在文献［8-10］中学者利用分割理论提取遮挡区域的目标解决目标部分遮挡问题，对全遮挡情况误差很大，甚至跟踪失败。Zhang等［11］通过帧内、帧间、跟踪等级三个顺序层次实现目标遮挡跟踪；李沛等［12］提出基于信用度分类遮挡问题解决方法，对前后帧计算结果的连续性要求较高，否则计算得到的遮挡目标定位精度不高。颜佳等［13］在遮挡环境下采用在线Boosting的目标跟踪，利用分区域的特征匹配法剔除被遮挡子区域对目标定位的影响，但对目标尺寸发生变化并且伴有遮挡时的跟踪问题没有提供解决方案。一龚卫国等［14］提出一种像素投影算法(RunningAveragewithSelectivily,RAS)背景更新，利用RAS对遮挡粘连目标进行分离，采用滤波加MeanShift算法，并将其与Kalman算法结合，实现红外目标的实时准确跟踪，较好地解决了部分遮挡问题。周史毅等［15］提出基于动态遮挡阈值的多视角多目标协作追踪，引入遮挡变量，改进了目标遮挡的判决标准和公共平面中的目标融合特征，并通过结合改进粒子滤波得到基于遮挡变量的多视角目标协作追踪算法。上述目标跟踪算法对目标被自遮挡、物体相互遮挡、背景遮挡时针对目标部分遮挡跟踪取得了较好的效果，但仍存在以下不足：1）目标在部分遮挡的场景下提出的算法对目标的定位不精确；2）涉及的是目标部分遮挡跟踪，而对于H标在被相似R标和背景全遮挡的场景下没有提供很好的解决方案。基于以上不足，木文提出一种基于镜像MeanShift的目标遮挡处理算法。在没有或者部分遮挡（D（n）30.8D（n-D）情况下，融合颜色特征和轮廓特征表述目标，然后利用沙包核窗函数和MeanShift算法对目标进行跟踪，并将每帧的序号和目标的位置信息保存在一个记忆队列中；当D（n）<0.8D（n-1）时，表明目标处于完全遮挡的情况，记录当前阈值变化帧的序号（假设为第川帧），利用先验训练分类器和镜像原理可以预测在遮挡区域中目标第n帧尺寸大小等于第2m-n帧的尺寸大小（已知），遮挡区域的目标到临界点的距离（第n帧到第ni帧的距...