一种鲁棒的多特征融合目标跟踪新算法

摘要：

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因.提出了一种新的多特征融合目标跟踪算法,该算法将目标的颜色、纹理、边缘、运动特征统一使用直方图模型进行描述,以降低算法受目标形变和部分遮挡的影响,在Auxiliary粒子滤波框架内将所有特征观测进行概率融合,以突出状态后验分布中目标真实状态对应的峰值,从而有效避免了复杂背景的干扰,并给出了一种有效的融合系数计算方法,使融合结果更加准确可靠.实验结果表明,该算法能同时处理刚性与非刚性目标的跟踪,较单一特征的跟踪算法具有明显的优势,对复杂背景下的跟踪具有较高的鲁棒性.与现有多特征融合算法的比较也证明了本文算法的有效性.

关键词：目标跟踪、多线索跟踪、概率融合、Auxiliary粒子滤波

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目60632050:国家自然科学基金项目60472060

在线出版日期：2009-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：489-498