基于容积卡尔曼滤波的视频目标跟踪算法

视频目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点,具有很强的应用前景。为了提高复杂动态场景下跟踪算法的准确性、实时性和鲁棒性,分析了容积卡尔曼滤波和均值漂移算法的优缺点,本文提出了基于容积卡尔曼滤波结合均值漂移的全自动融合跟踪算法。本算法首先利用基于ORB特征点匹配的改进帧差法对视频目标自动标注,获取目标的初始位置,然后采用融合跟踪算法估计目标的位置和更新搜索窗口,从而实现全自动目标跟踪。本文采用标准视觉目标跟踪数据集VTB进行实验,实验结果表明全自动跟踪算法可以提高跟踪精度,且满足实时性和鲁棒性。