高斯混合模型行人跟踪与遮挡处理

"该资源是关于行人跟踪的程序实现，主要使用了高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）来识别前景，并通过搜索连通区域和重心跟踪技术进行目标跟踪。然而，该方法对遮挡情况的处理不够理想，可能会将遮挡的部分视为一个连通区域。代码中包含了OpenCV库的引用，如cxcore、cv、highgui等，用于图像处理和计算机视觉任务。" 在这个行人跟踪系统中，高斯混合模型被用来区分前景与背景。高斯混合模型是一种概率模型，常用于背景减除，它假设背景是由多个高斯分布组合而成。每个像素点的概率由这些高斯分布的加权和决定。当像素值变化较大时，模型会将其识别为前景，从而实现动态目标的检测。 代码中的`computeObject`函数可能是处理检测到的前景对象，计算它们的特征，如面积、位置等。`cal_dist`函数用于计算两个点之间的欧氏距离，这在确定目标位置或跟踪过程中可能用到。`release_obj_link`函数可能是释放内存，清理已跟踪对象的链表。`draw_line`函数可能用于在图像上绘制跟踪对象的边界框。 `main`函数是程序的入口点，其中初始化了各种变量和结构体，如`CvCapture`用于从视频流中捕获帧，`CvBGStatModel`是背景模型，`LabeledMat`用于存储标记后的图像数据。`p_obj`指向跟踪对象的链表。`prediction`和`predict_pt`用于存储模型的预测结果和预测点的位置。 在实际运行过程中，程序会持续捕获视频帧，使用GMM进行背景建模和前景检测，然后通过连通区域分析找出独立的目标。接着，利用重心跟踪算法更新目标的位置。然而，由于对遮挡的处理不够完善，当行人被部分遮挡时，系统可能无法正确地分离遮挡部分，导致跟踪效果下降。 这是一个基于高斯混合模型的简单行人跟踪系统，虽然有其局限性，但可以作为一个基础，通过改进遮挡处理和引入更先进的跟踪算法，提升系统的性能和鲁棒性。例如，可以考虑采用卡尔曼滤波或粒子滤波等高级跟踪技术，以及深度学习方法来提高跟踪精度和应对遮挡问题。