基于视觉显著性的Wang-Landau蒙特卡罗采样突变目标跟踪算法

突变运动目标的鲁棒跟踪是计算机视觉领域的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于视觉显著性的Wang-Landau蒙特卡罗采样(WLMC)跟踪算法,用于解决复杂场景下目标发生运动突变的跟踪问题.该算法首先对全局场景进行分块获取子区域,然后使用WLMC方法进行目标状态采样来跟踪发生运动突变的目标.算法将视觉显著性作为先验引入跟踪框架,提出了结合显著性先验的接受函数,通过每个子区域的显著性计算来引导马尔可夫链的构造.和以往方法相比,该算法既保留了WLMC采样方法对全局状态空间的广度覆盖性,又以视觉显著性特性引导采样,避免了全局采样的盲目性,从而提高采样效率.实验结果表明,该算法对发生运动突变的目标进行跟踪,具有良好的鲁棒性.

基于视觉显著性的两阶段采样突变目标跟踪算法

针对运动突变目标视觉跟踪问题,提出一种基于视觉显著性的两阶段采样跟踪算法.首先,将视觉显著性信息引入到Wang-Landau蒙特卡罗(Wang-Landau Monte Carlo,WLMC)跟踪算法中,设计了结合显著性先验的接受函数,利用子区域的显著性值来引导马尔可夫链的构造,通过增大目标出现区粒子的接受概率,提高采样效率;其次,针对运动序列中平滑与突变运动共存的特点,建立两阶段采样模型.其中第一阶段对目标当前运动类型进行判定,第二阶段则根据判定结果采用相应算法.突变运动采用基于视觉显著性的WLMC算法,平滑运动采用双链马尔可夫链蒙特卡罗(Marko chain Monte Carlo,MCMC)算法,以此完成目标跟踪,提高算法的鲁棒性.该算法既避免了目标在平滑运动时全局采样导致精度下降的缺点,又能在目标发生运动突变时有效捕获目标.实验结果表明,该算法不仅能有效处理运动突变目标的跟踪问题,在典型图像序列上也具有良好的鲁棒性.