Research on algorithm for object tracking under circumstance of occlusion and semi- occlusion

运动目标跟踪技术是计算机视觉领域的核心课题之一，具有十分重要的意义和广泛的实用价值。它融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制以及计算机应用等相关领域的先进技术和研究成果。运动目标跟踪的实质是一种从图像信号中实时自动识别目标，提取目标的位置信息，自动跟踪目标的技术。它的难点在于图像信号采集过程中的信息损失和复杂的应用环境。特别是跟踪过程中的遮挡问题越来越成为限制跟踪算法实用性的关键因素。如何解决运动目标跟踪过程中的遮挡问题是本文的研究重点。 针对运动目标的遮挡问题，本文提出了一种将基于灰度特征的多子区域相关跟踪算法与二维目标运动估计理论相结合的跟踪策略。在目标未被遮挡或仅被部分遮挡时，采用多子区域相关跟踪算法，利用目标剩余的特征对目标进行定位。当遮挡比较严重，目标剩余特征不足以准确定位目标位置或目标已被完全遮挡时，多子区域相关跟踪算法已经不能识别目标，这时根据目标运动的历史信息，运用二维目标运动估计理论预测出目标的位置。经过大量仿真试验，结果表明：该算法已经达到了良好的抗遮挡效果，在遮挡和半遮挡情况下，跟踪结果达到了较高的精度。 为了验证算法在实际工程中的效果，笔者模拟某红外观瞄指示装置，为算法搭建了一个基于虚拟现实技术的硬件验证平台，并在该平台上验证了部分算法