一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法

摘要：

为了提高视频运动目标跟踪的准确性和实时性,提出一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法.针对传统粒子滤波跟踪算法中颜色直方图观测模型存在的局限性,提出了一种基于分块颜色直方图的观测模型描述方法,并根据该分块直方图的特点,重新设计了粒子权值的更新策略;针对粒子滤波算法实时性差的问题,提出了一种基于积分直方图的颜色特征快速计算方法,极大地降低了算法的运算量;为了降低相似背景干扰对跟踪效果的影响,提出了一种基于Gabor幅度谱的Mean Shift跟踪算法,并利用改进的Mean Shift算法对粒子滤波跟踪结果进行优化,提高了跟踪算法在复杂背景下的搜索能力.实验结果表明了算法的有效性.

关键词：视频目标跟踪、粒子滤波、分块直方图、积分直方图、Mean Shift、Gabor小波

所属期刊栏目：8

分类号：TH391.4(泵)

资助基金：北京理工大学基础研究基金20120542017

在线出版日期：2014-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：599-604