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在非重叠视野摄像机网络中,因视觉盲区等因素的存在,难以对人体目标进行准确可靠的持续跟踪,为此,提出一种融合主颜色特征、纹理特征和时空拓扑特征的目标跟踪算法。该算法将人体区域分割成上、中、下3个目标子块,分别利用最近邻聚类算法提取每个目标子块的主颜色信息,并计算主颜色匹配率;通过提取目标的空间纹理特征获得纹理匹配率;最后通过融合计算人体外观匹配模型。同时,根据目标关联信息的累计统计信息,采用增量学习思路建立和更新摄像机网络的时空拓扑关系。实际场景的实验表明,该算法能有效地对非重叠视野多摄像机网络中出现