作者：张培尼；穆志纯

作者单位：北京科技大学自动化学院

摘要：提出了一种基于多特征信息融合的运动目标轨迹聚类方法.针对视频监控目标的特点,引入轨迹均值、距离方向、运动方向和平均速度4个特征空间来描述目标的运动轨迹.首先,采用Mean-Shift算法对每个特征空间进行聚类,得到基本的运动类别信息;其次,设计多特征融合算法,通过计算不同特征空间的类别间关系,进行类别信息融合;最后,得到融合了多个特征空间信息的聚类结果.由于信息融合是在聚类层面进行的,能够有效避免在特征空间层面融合时的维数统一问题.试验结果表明了本方法的有效性.

基金：国家自然科学基金资助项目(61170116)；

关键词：视频监控;多特征融合;Mean-Shift算法;运动检测;

DOI：10.16186/j.cnki.1673-9787.2013.02.010

分类号：TP391.41