和声搜索粒子滤波视觉跟踪

为了降低粒子滤波精度对精确重要性采样函数的依赖性,提高粒子滤波的视觉跟踪效果,将和声搜索引入到粒子滤波框架中,提出了一种基于和声搜索的粒子滤波视觉跟踪算法.通过记忆考虑、基因变异、随机变异等和声搜索算子结合当前观测信息,改善了粒子滤波视觉跟踪算法的重要性采样函数,增强了重要性采样函数对系统状态转移模型的鲁棒性.同时,对和声搜索参数进行了优化,平衡了视觉跟踪实时性和精确性的要求,并对粒子的权重进行了补偿,使其符合粒子滤波的理论基础贝叶斯估计.实验结果表明:优化的和声搜索参数,比常见参数更适合和声搜索粒子滤波;与基于粒子滤波、和声搜索、Mean-Shift改进的粒子滤波、分布场、多示例学习等视觉跟踪算法相比,和声搜索粒子滤波视觉跟踪算法能够在光线变化、遮挡等复杂场景下获得了更精确的视觉跟踪效果.和声搜索粒子滤波算法较好地结合当前观测与历史信息,获得鲁棒的视觉跟踪性能.     

跨摄像头运动目标检测与识别

跨摄像头运动目标跟踪是目前智能网络临控的一个重点研究方向.本文首先提出了一种局部背景更新法,有效地解决了背景更新的稳定性与平滑性等问题;其次,本文提出了一种基于自适应阈值的运动目标提取与方法,同时通过形态学滤波有效地去除了提取目标时的噪声干扰与空洞问题;最后,文章提出了一种基于YCbCr通道的运动目标直方图特征提取算法...     

封面图片说明

正封面图片来自本期论文"和声搜索粒子滤波视觉跟踪",是火箭军工程大学控制工程系先进控制理论研究团队提出的和声搜索粒子例子滤波视觉算法的示意图.基于粒子滤波的视觉跟踪方法是当前视觉跟踪研究热点之一,然而粒子滤波的精度严重依赖于精确的重要性采样函数.为了降低其依赖性,本