一种基于超像素的局部判别式跟踪算法

针对目标在复杂环境下容易受到外界干扰而发生漂移的问题,提出了一种基于超像素的局部判别式跟踪方法.首先,对视频序列前10帧的目标区域进行分割,得到超像素,并利用kmeans方法对其进行聚类以构造初始字典;其次,通过训练样本集来训练线性分类器;然后,为了减少目标发生漂移的可能性,将初始训练的分类器与更新后的分类器线性加权之和定义为似然函数;最后,在粒子滤波的框架下,将似然函数值最大的粒子作为跟踪的结果,每运行U帧更新一次字典和分类器参数,以捕获目标表观的变化.仿真结果表明,所提算法在目标发生遮挡、光照变化的复杂环境下仍然能够跟踪目标.