基于概率假设密度的多目标视频跟踪算法

摘要：

研究目标数变化的多目标视频跟踪问题.首先阐述了概率假设密度(PHD)滤波的基本原理;然后给出序列图像多目标跟踪系统的运动目标检测算法、状态方程、观测方程以及基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)的多目标视频跟踪算法的具体实现.该算法有效解决了新目标出现、目标合并、目标分裂及目标消失等多目标跟踪问题.实验结果表明,该算法在复杂场景下具有较强的鲁棒性,能有效实现目标数变化的多目标视频跟踪.

关键词：概率假设密度、随机集、最优滤波、背景减除、运动目标检测、多目标跟踪

所属期刊栏目：25

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60674107;航空科学基金2009ZC57003

在线出版日期：2011-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1861-1865