基于壓縮跟蹤算法改進(jìn)

　　為解決目標(biāo)外形、姿態(tài)變化以及被遮擋的難點(diǎn)，對壓縮跟蹤算法進(jìn)行改進(jìn)：以Kalman預(yù)測位置為中心，采用由粗到精的搜索策略，快速準(zhǔn)確地找到具有最大分類分?jǐn)?shù)的目標(biāo)位置：根據(jù)目標(biāo)在每一幀最大分類分?jǐn)?shù)的變化規(guī)律進(jìn)行粗判定，再利用目標(biāo)和模板的相似度進(jìn)行精判定以判斷遮擋的開始：利用Kalman預(yù)測器預(yù)測目標(biāo)被遮擋時(shí)的位置，利用基于MCD距離的模板匹配檢出脫離遮擋后的目標(biāo)．使用浮點(diǎn)轉(zhuǎn)定點(diǎn)等策略將算法在DSP上優(yōu)化實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：跟蹤效果穩(wěn)定，在目標(biāo)外形、姿態(tài)緩慢變化以及被遮擋時(shí)能準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)。對640x480像素的視頻，跟蹤框?yàn)?4x64像素時(shí)，被遮擋目標(biāo)跟蹤速度達(dá)到38.5毫秒／幀，滿足實(shí)時(shí)性要求。