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基于粒子滤波模型目标跟踪算法研究
引用本文:张宝亮,杨柳,张亮.基于粒子滤波模型目标跟踪算法研究[J].可编程控制器与工厂自动化(PLC FA),2007(7):98-101.
作者姓名:张宝亮  杨柳  张亮
作者单位:西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所,西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所,西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所
摘    要:本文基于视频图像中目标的基本特征——灰度特征,提出了一种基于粒子滤波模型实现目标跟踪的方法。文中介绍了粒子滤波模型的原理,并且在该原理的基础上,提出了目标跟踪的算法框架。详细闸述了实现该算法具体的流程,给出了视频序列图像的实时仿真结果。基于粒子滤波模型的目标跟踪算法,不但在非线性非高斯状态下,能够对目标进行有效跟踪,还可以消除由光照变化以及部分遮挡造成的影响,具有较强的鲁棒性。

关 键 词:相关跟踪  粒了滤波  最小平均绝对差值
文章编号:1606-5123(2007)07-0098-04

Study on Object Tracking Algorithm based on Particle Filter Model
Zhang Baoliang, Yang Liu, Zhang Liang.Study on Object Tracking Algorithm based on Particle Filter Model[J].Programmable controller & Factory Automation(PLC & FA),2007(7):98-101.
Authors:Zhang Baoliang  Yang Liu  Zhang Liang
Affiliation:Zhang Baoliang Yang Liu Zhang Liang
Abstract:This paper propose a algorithm of object tracking based on particle filter model using gray-level in the video sequence. The principium of particle filter model is introduced, based on which the frame of object tracking is put forward. It also illustrates the process of how to implement the arithmetic. Our result indicates that the algorithm can not only track object effectively in Non-linear/Non-Gaussian state, but also eliminate the infection of illumination variety and partly shelter. The arithmetic is robust highly.
Keywords:Correlative Tracking Particle Filter MAD
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