摘要：
当单个个体在不相交的摄影机视图中移动时，跟踪它们是一项具有挑战性的任务，因为它们的外观在视图之间可能会有很大差异。外观上的主要变化是由于不同和不同的照明条件以及人的可变形几何体造成的。这些影响在实际应用中很难估计和考虑。因此，在本文中，我们提出了一种耐光照的外观表示，它能够处理监控场景中发生的典型光照变化。外观表示基于在线k均值颜色聚类算法、数据自适应强度变换和帧的增量使用。还引入了相似性度量来比较任意两个个体的外观表示。为了提高匹配的可靠性和鲁棒性，沿个体轨迹对匹配决策进行了匹配后集成。一旦为单个个体的任意两个视图提供了匹配，它就可以通过不相交的摄像机直接进行跟踪。本文给出的一个实际监控摄像机网络的实验结果表明了该方法的有效性。©Springer-Verlag 2007版权所有。
