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Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2014-05-14

Journal: 大连理工大学学报

Included Journals: Scopus、CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 54

Issue: 3

Page Number: 345-354

ISSN: 1000-8608

Key Words: 计算机视觉;多目标跟踪;CRF模型;标签代价;群组状态

Abstract: 目标身份切换现象在目前的视频多目标跟踪算法中普遍存在，特别是在遮挡严重的场景中。针对这一问题，提出一种结合了CRF(condition random field)模型和标签代价函数的多目标跟踪算法。该算法将多目标跟踪问题转化为求解统一能量函数的最小解问题；同时，将目标的群组状态融合到跟踪器中，减少了目标发生身份切换的概率，提高了算法的鲁棒性。在多个公共数据集中对该算法进行仿真，实验结果显示，在多个性能指标特别是目标发生身份切换次数指标中，该算法优于目前主流的跟踪算法。