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嵌入卡尔曼预测器的粒子滤波目标跟踪算法* 总被引:2,自引:1,他引:1
针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜色特征的粒子滤波算法。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(3)
针对传统单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法,容易受到背景颜色、光照、目标形变的影响而造成目标跟踪的偏离和丢失的问题,提出结合HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪算法。该算法利用HOG特征描述目标轮廓和形状的优点,通过加权方法结合颜色特征来提高跟踪算法的精确性和鲁棒性。实验结果表明,提出的方法比传统单一颜色特征的粒子滤波算法具有更好的鲁棒性和精确性。 相似文献
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针对目前人脸跟踪方法易受光照变化和背景相近色的干扰,跟踪效果有时不佳或失效的问题,提出引入LBP(Local binary pattern)局部纹理特征,采用LBP直方图和颜色直方图相融合作为人脸特征描述的粒子滤波人脸跟踪方法.该方法在全局颜色和局部LBP纹理两个层次和特征线索上对人脸进行描述.实验结果表明,该方法较单一特征跟踪方法更具鲁棒性.此外,由于人脸目标的运动通常为非匀速运动,为了提高粒子传播的有效性和指导性,本文对人脸跟踪状态方程进行了改进.实验证明,改进后的人脸跟踪算法在各种复杂背景、旋转遮挡和人脸目标非匀速运动的情况下均能取得较好的跟踪效果. 相似文献
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针对运动目标跟踪问题,提出一种利用视觉显著性和粒子滤波的目标跟踪算法.借鉴人类视觉注意机制的研究成果,根据目标的颜色、亮度和运动等特征形成目标的视觉显著性特征,与目标的颜色分布模型一起作为目标的特征表示模型,利用粒子滤波进行目标跟踪.该算法能够克服利用单一颜色特征所带来的跟踪不稳定问题,并能有效解决由于目标形变、光照变化以及目标和背景颜色分布相似而产生的跟踪困难问题,具有较强的鲁棒性.在多个视频序列中进行实验,并给出相应的实验结果和分析.实验结果表明,该算法用于实现运动目标跟踪是正确有效的. 相似文献
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为解决基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法容易受到相似背景干扰,提出了一种方法,即通过高斯模型检测目标并提取出粒子窗口内轮廓,把轮廓的成对几何直方图特征和颜色直方图这两个特征相结合融合到粒子滤波跟踪框架中,有效的抑制背景相似干扰。实验结果证明,基于颜色直方图单一特征的粒子滤波跟踪算法相比,本算法是稳定和有效的。 相似文献
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目标跟踪是计算机视觉研究中的一个重要课题,它是目标行为理解的基础,是图像系统连续准确工作的重要部分。针对单一特征跟踪算法识别准确性不高,特别是在遮挡状况下无法对目标特征进行检测和跟踪的问题,考虑到粒子滤波算法在处理非线性、非高斯跟踪问题上的优越性,提出一种融合颜色、纹理和运动信息等多类特征的改进粒子滤波跟踪算法;并参考人眼的视觉注意机制,根据目标物体在不同场景下对人眼刺激的显著性不同,对目标的各个特征按照显著性强弱排序,并以此对散布粒子进行过滤。与单一特征和多特征目标跟踪算法的对比实验表明,所介绍的算法比基于单一特征的目标跟踪算法具有更高的准确性和鲁棒性,且比多特征跟踪算法的实时性更好。 相似文献