基于均值变换的Particle Filter实时跟踪算法

摘要：

提出一种基于均值变换(Mean Shift)的Particle Filter图像跟踪算法.算法将目标的状态空间分解为位移子空间和形变子空间.使用均值变换算法跟踪位移子空间变化,获得目标的位置信息.在此基础上使用Particle Filter跟踪形变子空间变化和补偿均值变换的跟踪误差,由于均值变换算法跟踪的信息使Particle Filter跟踪的位移子空间大大缩小,减少Particle Filter所需要的样本数,使Particle Filter的实时性能提高,而Particle Filter获得的形状信息补偿了均值变换算法对于形状跟踪的误差.该算法比标准的Particle Filter算法具有更高的效率,并拥有均值变换算法所不具备的形状跟踪能力.实验结果证明算法的有效性和快速性.

关键词：图像跟踪、均值变换、粒子滤波、实时跟踪

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：825-830