基于三维分层图模型的复杂情况下多运动目标跟踪

复杂情况下的多运动目标跟踪是视频监控中的关键问题,在多目标运动中相互遮挡时二维视觉信息容易丢失而造成无法准确跟踪识别目标。本文采用kinect摄像机获取三维视觉信息,从节点、边、空间结构三个层次上建立目标的三维分层图模型表征目标的三维特征,并在每层进行通过视频帧间的匹配从而获得三维分层图模型匹配结果,并根据匹配结果先初步分析目标跟踪情况,如发生遮挡则通过遮挡区域聚类块与三维分层图模型中各特征匹配确定其匹配结果,从而得到多运动目标在复杂运动情况中的跟踪结果。实验表明,在实验室kinect拍摄的视频序列上当目标出现遮挡等复杂情况,也能取得较好的跟踪结果,在实验视频中比经典方法的跟踪总体性能指标改善约3%,说明本方法能较好地实现复杂情况下的多运动目标跟踪。