融合模糊统计纹理特征的多线索粒子滤波跟踪

摘要：

针对粒子滤波跟踪算法使用单一特征鲁棒性差,以及粒子重采样策略易导致粒子退化、贫化等问题,提出了一种基于多特征、多线索的改进粒子滤波跟踪方法.使用引入邻域关系的Histon直方图描述目标的颜色特征,并建立了一种稳健的模糊统计纹理特征(FSTF)表达空间纹理信息,然后将其自适应地与区域颜色特征融合构建多线索的观测模型.在粒子滤波跟踪过程中,使用基于K-means的粒子权重聚类进行更为准确的后验分布估计.在重要性重采样阶段,保留高权重粒子的同时基于当前目标状态的先验分布产生新粒子,避免了粒子退化并保证了粒子的多样性.在标准测试集上的实验结果表明:相比其他基于粒子滤波框架的跟踪算法,本文方法能够得到更高的跟踪精度和成功率.与其他效果突出的流行跟踪算法相比,本文方法能在光照变化、目标形变和背景扰动场景下取得更好的跟踪效果.

关键词：信息处理技术、粒子滤波跟踪、Histon直方图、模糊统计纹理特征、多线索

所属期刊栏目：51

分类号：TP911.72

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;甘肃省科技计划项目

在线出版日期：2022-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1111-1120