使用特征融合的多级别MS-PF目标跟踪算法

摘要：

提出一种改进的结合均值漂移与粒子滤波(MS-PF)的跟踪算法,通过分级策略将目标跟踪分为直接跟踪、微调和搜索三个级别,实现了均值漂移和粒子滤波的动态结合.针对传统跟踪算法特征单一的缺陷,在目标跟踪过程中自适应的融合了颜色和纹理特征,同时引入粒子群优化算法对粒子滤波进行优化.实验结果表明,采用分级的MS-PF算法能对粒子的产生和数量进行严格控制,提高了算法的实时性和通用性,在复杂环境中,尤其是在光照发生变化时,基于特征融合的思想使得算法更具鲁棒性.

关键词：均值漂移、粒子滤波、分级策略、特征融合、目标跟踪

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60973113;湖南省自然科学基金项目12JJ6057;湖南省教育厅科研项目11C0035;长沙市科技计划项目K1203015-11;湖南省标准化战略项目2011031

在线出版日期：2014-04-01（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：397-402