【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2016年第0卷第1期 357-361页,共5页

【作 者】： 潘邈 ; 曹建蜀

【摘 要】 传统算法在进行且标图像跟踪时，对系统模型和后验分布的限制较为严格，只能处理线性、高斯、单模态的情况，而图像跟踪应用中的后验概率呈非线性、非高斯、多模态的形式，且由于传统算法的计算量巨大、采样效果非常低，因此无法满足实际跟踪场景复杂性的需要。提出一种多摄像机下的目标图像跟踪关联算法。提取在目标跟踪过程中图像的主要特征，组建图像特征集．通过计算目标图像特征的均布差值来划分目标与背景间的差别，将目标范围约束在对应核的空间中，并在进行目标图像识别时融合EM算法，依据组建目标图像投影熵特征的分布模型，获取目标图像中每个目标特征与其相对应的混合高斯函数的Mahalanobis间距．得到目标图像特征的所属类别，进而完成精确的目标图像跟踪。实验结果证明，多摄像机下的目标跟踪关联算法精确度高．效率高。