多特征融合的自适应性粒子滤波跟踪算法

摘要：

为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的实时性与鲁棒性，提出了一种基于多特征融合的自适应性粒子滤波跟踪算法。该算法利用颜色和结构特征表示目标，将两者融合于粒子滤波的框架中，利用融合后的信息计算粒子的权值，以降低算法受目标形变及复杂环境的影响。同时，根据跟踪预测的准确程度动态计算跟踪所需的粒子数目，对采样粒子集进行自适应调整，以提高粒子质量，降低粒子数量，减少算法运算时间。实验结果表明，所提算法对于每帧图像的平均计算时间相对于传统混合跟踪算法缩短了将近一半，而且算法的鲁棒性较强。

关键词：目标跟踪、粒子滤波、多特征融合、粒子集自适应调整

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省教育厅自然科学研究计划项目No.12A520021。

在线出版日期：2014-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：178-181