改进的梯度与肤色融合均值移动粒子滤波人脸跟踪

针对单一肤色特征的跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出一种多特征融合的均值移动粒子滤波(MSPF)跟踪算法.该算法用肤色特征与梯度特征表示候选目标,通过粒子滤波与均值移动算法进行特征融合.实验结果表明,该算法能够较好地提高跟踪效率,并对光照、人脸遮挡和人脸旋转等有一定的适应性.     

基于支持向量机粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在的粒子退化问题,提出了一种新的基于支持向量机的粒子滤波目标跟踪算法。该算法利用滤波过程中的预测粒子集及其权值,使用支持向量机估计出系统状态的后验概率密度,再根据该概率密度重采样更新粒子集,以提高粒子的多样性,从而克服粒子的退化现象。仿真结果表明,该算法能显著增加有效粒子的数量,其目标跟踪精度优于马尔可夫链蒙特卡罗移动方法以及正则粒子滤波算法。     

粒子群优化人工免疫粒子滤波器

为解决粒子滤波算法中存在的粒子退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法.利用粒子群优化思想促使采样粒子向高似然区域移动,减缓粒子权值的退化;再通过人工免疫算法中的变异操作扩大算法寻找最优值的范围并增加粒子的多样性,避免算法陷入局部最优,增强算法的全局搜索能力,进而缓解样本枯竭.实验表明,该算法比标准粒子滤波的状态估计精度提高近40倍,比扩展卡尔曼粒子滤波提高近28倍,比无迹卡尔曼粒子滤波提高近6倍,滤波效率为37.523％,是标准粒子滤波的37倍,该算法具有更好的实时性和更高的状态估计精度,能有效缓解粒子的退化和样本的枯竭.     

一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法

针对Camshift算法无法处理相似背景颜色干扰、背景复杂和传统粒子滤波人脸跟踪算法中的粒子退化、计算量大等问题,提出了一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法.在粒子滤波框架下,将Camshift算法中的聚类方法引入人脸状态估计中,使每个粒子沿着梯度最大方向迭代至局部密度最大值区域,让所有粒子移动到与人脸颜色相似的区域.实验结果表明:该算法用较少的粒子实现了人脸曲线无规则运动的跟踪,在光照和遮挡问题上有较好的鲁棒性.该算法性能明显优于传统的粒子滤波人脸跟踪算法,用于实现人脸跟踪具有很好的实时性、鲁棒性和有效性.     

一种基于粒子滤波的红外多目标跟踪算法

针对粒子滤波算法固有的"退化"和"样贫"问题,采用基于权值选择重采样算法与粒子滤波算法相结合来优化粒子滤波的滤波性能、克服粒子退化。针对粒子滤波算法在红外目标跟踪,尤其是对遮挡目标跟踪方面的不足,本文从Markov跳变非线性系统贝叶斯状态估计的角度出发,引入一种无向图即马尔可夫随机场(MRF)来描述多目标的交互模型,提出了该系统下的粒子滤波跟踪框架,并将其用在被遮挡的红外多目标跟踪中。实验结果表明,所提出的算法能有效对被遮挡的红外目标进行跟踪,并且在抗遮挡性以及跟踪持久性等方面优于主流算法。     

粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

粒子滤波算法通过非参数化蒙特卡罗仿真方法实现递推贝叶斯滤波,基于序贯重要性采样的粒子滤波算法无法避免粒子退化问题;通过在滤波初始化阶段对初始化粒子进行优化选择,在重采样阶段使用非排序的基于权重的重采样算法对粒子滤波算法进行了改进,从一定程度上解决了粒子退化问题;仿真验证,本算法在保持与传统粒子滤波算法运算时间的条件下,提高了粒子滤波算法的估计精度,从而提高了其在机动目标跟踪中的性能.     

水中非合作运动磁性目标跟踪及参数估计

针对水中非合作运动磁性目标的跟踪及参数估计问题,提出了一种基于Hopfield神经网络和磁梯度张量定位结合粒子滤波的方法对磁性目标进行跟踪,利用Hopfield神经网络和磁梯度张量定位为粒子滤波算法提供一部分更加优化的粒子,以增加粒子滤波算法中粒子的多样性,能够有效克服粒子退化现象,同时保证动态跟踪的速度和精度,并解决了远场磁定位中信噪比下降的问题.通过模拟仿真和磁性船模磁定位实验验证了算法的有效性,该算法可用于空中磁探潜和港口磁防御以及一般的UXO探测和定位问题,具有一定的军事和民用意义.     

一种适用于无线传感器网络的遗传粒子滤波跟踪算法

针对WSN遗传粒子滤波跟踪算法的粒子集退化的问题,提出了一种改进的遗传粒子滤波跟踪算法,该算法在遗传交叉过程中同时随机选取新旧粒子集中的粒子进行交叉,充分利用了父代优良基因,并给出了交叉、变异概率等参数的选取方法.仿真结果表明:与原算法相比,改进的遗传粒子滤波算法在大噪声条件下改善了粒子贫乏问题,提高了跟踪精度.     

基于MCMC粒子滤波的机器人定位

针对基于传统粒子滤波的机器人定位方法存在粒子退化的问题，提出了基于马尔科夫蒙特卡罗（MCMC）粒子滤波的机器人定位方法.将传统的粒子滤波算法与典型的 MCMC方法--Metropolis Hastings (MH)抽样算法有机结合，并应用于机器人定位研究中.试验结果表明，MCMC方法可以有效抑制粒子退化问题.与基于传统粒子滤波的机器人定位方法相比，该方法降低了定位误差均值和定位误差最大值，取得了更高的定位精度，有效地解决了机器人定位这一非线性非高斯状态估计问题.     

一种改进的粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化现象而导致滤波精度低的问题,研究了容积粒子滤波算法,利用最新提出的容积卡尔曼滤波算法,在粒子滤波观测更新过程中计算分布函数的均值和方差,得到能够更准确的表示概率密度函数真实分布的重要性密度函数.仿真结果表明,较之于标准粒子滤波和无迹卡尔曼滤波算法,容积粒子滤波算法滤波精确度更高,是一种理想的非线性滤波估计策略.     

核粒子滤波目标跟踪算法

针对粒子滤波的退化问题以及使用单一特征跟踪鲁棒性不高的缺点,提出了一种基于多特征融合的核粒子滤波目标跟踪方法.首先在核粒子滤波中提出新的权值更新方法,然后将颜色和纹理特征在核粒子滤波方法框架下进行融合实现鲁棒跟踪.对颜色和纹理特征的计算分别采用空间直方图和积分直方图的计算方法,这2种计算方法有效地克服了2种特征自身存在的缺点.该算法提高了采样效率,解决了粒子滤波的计算量大和粒子退化问题.最后应用本文算法在复杂背景和严重遮挡等情况下的目标序列上进行了测试,实验表明该算法不仅能准确地跟踪目标,而且能很好地处理目标遮挡等问题.     

基于改进的粒子滤波的视觉跟踪算法

通过对基于粒子滤波算法的运动目标跟踪技术进行研究,并针对粒子滤波算法的退化现象做出了两方面的调整。第一,对粒子滤波的重采样阶段做出了改进,在粒子上添加一个微小的高斯干扰,使得重采样的粒子分布发生变化,同时使采样枯竭得到了抑制;第二,经过一段时间的跟踪后,将跟踪目标重新初始化,继续跟踪,使得跟踪结果更加完善。通过自适应调整跟踪目标的窗口,使其大小改变,背景中的颜色尽量没有与跟踪目标相同的颜色。实验结果表明。这种改进过的粒子滤波算法能够在复杂的情况下进行跟踪,并且跟踪性能优于Meanshift方法。     

HLBP与颜色特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪改进算法

针对只采用颜色特征的经典粒子滤波目标跟踪算法无法适用相同颜色干扰情况的缺陷,提出一种结合HLBP特征与颜色特征的自适应粒子滤波跟踪算法. 该算法采用Haar型局部二值模式算子(Haar local binary pattern,HLBP)提取的HLBP纹理特征与颜色特征结合,通过自适应权值动态调整颜色特征和纹理特征在追踪过程中的比重,实现颜色纹理特征的自适应融合. 实验表明,该算法改进了相同颜色干扰情况下的追踪效果,并在目标被遮挡的情况下仍能持续稳定地追踪,提高了追踪的准确度和适用性.     

噪声未知情况下的自适应无迹粒子滤波算法

为了有效地解决系统噪声未知情况下的目标跟踪问题,提出了一种自适应无迹粒子滤波算法。该算法采用改进的Sage-Husa估计器对系统未知噪声的统计特性进行实时估计和修正,并与无迹卡尔曼滤波器相结合产生优选的建议分布函数,降低系统估计误差的同时有效提升了系统的抗噪声能力。实验结果表明:本文方法明显地改善了系统噪声未知情况下目标的跟踪精度和稳定性。     

基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。     

Multi-feature integration kernel particle filtering target tracking

In light of degradation of particle filtering and robust weakness in the utilization of single feature tracking,this paper presents a kernel particle filtering tracking method based on multi-feature in...     

对光照变化鲁棒的多特征动态提取跟踪算法

针对视觉跟踪算法光照自适应能力差的问题,提出了一种对光照变化鲁棒的多特征动态提取跟踪算法。该算法采用高效克服光照影响的特征提取方法,颜色子模型采用模糊直方图方法获取,在同态滤波基础上建立边缘子模型,运动子模型采用改进的三帧差分法提取。该算法还定义了一个新的特征融合模型,把多种互补的观测子模型动态融合,增强了观测模型的准确性,合理量化特征的可靠性使跟踪更稳定。同时采用改进的粒子重采样方法提高了跟踪准确度。实验结果表明,该算法能有效地避免光照变化对跟踪的影响,具有较好的鲁棒性。     

基于线阵CCD的电子白板技术研究

基于线阵CCD技术的交互式电子白板由于其低成本及可高效率地实现多点触控,展现出较大的发展潜力。针对采用线阵CCD技术的电子白板普遍存在的伪触摸点问题,在动态建模基础上分别采用扩展Kalman滤波算法和粒子滤波算法解决触摸点目标跟踪问题。结果表明,与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比,粒子滤波算法提高了目标跟踪的精度,更好地解决了伪点问题。该研究结果可为交互式电子白板的设计方法提供理论依据和技术支持。