改进粒子滤波对人物跟踪的应用

摘要：

针对粒子滤波算法初始化与重采样带来误差的问题,为提高数字图像人物跟踪精度和克服传统算法的过于简单复制删除权值的缺陷,在现有的算法基础上,提出了融合权值繁衍(Weight Multiply)与遗传算法的粒子滤波算法并对机动目标行人进行仿真.当行人出现遮挡后,传统算法跟踪失败.经过改善,重采样前采用权值繁衍算法与遗传算法重采样结合,跟踪效果明显增强,既改进粒子枯竭与退化,同时也减少粒子枯竭与退化的可能性,提高了算法质量.使部分小权值粒子从低似然区向高似然域逼近,以相对较小的计算量达到更高的准确性.仿真数据表明:在相同背景条件下,改进算法较传统粒子滤波算法具有更小的均方根误差(RMSE)和更高的跟踪精度.最后,仿真视频序列进一步证实了改进粒子滤波算法对暂时遮挡人物跟踪的可靠性.

关键词：跟踪、粒子滤波、权值繁衍、遗传算法

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61263024

在线出版日期：2014-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：344-347,387