10.3969/j.issn.1000-3428.2014.11.003
基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法
利用单一特征在复杂环境下进行目标跟踪容易导致跟踪失败。针对该问题,提出基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法。在粒子滤波的总体框架下,通过嵌入均值漂移聚类算法产生更逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和结构特征作为观测模型来表示目标,利用融合后的信息计算粒子的权值,并在跟踪过程中不断更新,以减小跟踪偏差。实验结果表明,与基于颜色与结构的跟踪算法相比,该算法在使用相同粒子数目时鲁棒性更高,而且粒子的平均权重得到了提高,重采样次数明显减少,即使在粒子数目较少的情况下也能实现稳定跟踪。
目标跟踪、均值偏移、多特征融合、粒子滤波、颜色特征、结构特征
TP18(自动化基础理论)
河南省重点科技攻关计划基金资助项目122102310309;河南省基础与前沿技术研究基金资助项目142300410147;河南理工大学博士基金资助项目B2011-58。
2014-12-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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