基于自适应表面模型的概率视频跟踪算法

提出一种鲁棒自适应表面模型,该模型中每个像素值的变化过程由一混合高斯分布描述.为了适应目标表面的变化,这些高斯参数在跟踪期间通过在线的EM 算法自适应更新;在估计目标状态时,采用了粒子滤波算法,设计了基于自适应表面模型的观测模型;在处理遮挡时,采用了一种鲁棒估计技术.多组试验结果表明,该算法对光照变化,姿态变化,部分或完全遮挡下的跟踪具有较强的鲁棒性.