微分进化粒子滤波

针对传统粒子滤波重采样算法带来的样本贫化问题,提出了一种利用微分进化算法进行重采样的粒子滤波改进方法,新方法通过引入交叉变异操作,保持了粒子的多样性并抑制了粒子退化现象,提高了目标状态的估计与跟踪能力。仿真结果表明,相对于普通粒子滤波,新算法的估计精度提高了一倍,使用较少的粒子数即可完成跟踪任务。     

一种用于目标跟踪的改进粒子滤波算法

为解决目标跟踪中粒子滤波算法的估计精度、粒子退化问题,提出一种改进的粒子滤波算法。在粒子滤波的基础上,利用UKF生成粒子滤波的建议分布,以改善滤波效果,在无味粒子滤波的基础上,融合典型的MCMC抽样算法,减少传统算法未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响,增加采样粒子多样化。将该算法应用于具有非线性、非高斯特点的目标跟踪问题中,仿真结果表明,与普通的粒子滤波算法相比,其跟踪精度和滤波效果有较大提高。     

强跟踪粒子滤波算法及其在故障预报中的应用

粒子退化和对突变状态的跟踪能力差是粒子滤波在故障预报应用中存在的主要问题. 再采样粒子滤波虽可缓解粒子退化, 但易导致样本贫化; 扩展粒子滤波也可在一定程度上解决退化问题, 但难以跟踪突变状态. 本文提出了强跟踪粒子滤波算法, 将强跟踪滤波引入粒子滤波更新粒子, 产生重要性密度, 缓解粒子退化和样本贫化问题, 提高跟踪突变状态的能力. 仿真结果显示该算法可行并能及时准确地预报系统故障.     

非高斯噪声中的粒子滤波算法研究

在非线性非高斯动态系统中,粒子滤波已成为解决系统参数估计和状态滤波的主流方法。然而,粒子退化是粒子滤波中不可避免的现象,粒子重采样是解决方法之一。本文针对粒子退化现象,在扩展卡尔曼滤波器的基础上研究了一种基于支持向量机粒子滤波算法,算法实现中扩展卡尔曼粒子滤波器结合支持向量机对当前时刻的重要性采样,再对粒子样本进行重采样。该算法能有效地利用量测值的最新信息,状态估计误差较小,同时避免了粒子匮乏。理论分析和仿真结果表明,新算法在双模噪声非线性系统估计的精度优于标准粒子滤波算法与扩展卡尔曼粒子滤波算法。     

基于边缘粒子滤波的目标跟踪算法研究

为了提高目标跟踪过程中粒子滤波结果的精度,将边缘粒子滤波算法应用于目标跟踪。首先将目标运动状态向量划分为线性和非线性两个子向量,然后,采用卡尔曼滤波方法处理线性状态子向量,采用粒子滤波方法处理非线性状态子向量。使用边缘粒子滤波算法和标准粒子滤波算法对目标进行跟踪仿真。仿真结果表明：将边缘粒子滤波算法应用在目标跟踪过程中,能够取得更高的跟踪精度;时间复杂度增加仅6%;在粒子数相对较少的条件下,仍能够保持较好的滤波性能。     

一种基于改进粒子滤波的运动目标跟踪

基于传统粒子滤波的运动目标跟踪方法中存在重要密度函数选择困难、缺乏通用性、重采样设计难度大、粒子退化现象难以有效解决等问题。因此提出了一种改进的粒子滤波运动目标跟踪方法,该方法采用人工鱼群算法改进重要密度函数,通过粒子间的不断交互及协调行为,使其状态接近后验分布,从而提高重要密度函数的通用性。在此基础上,结合人工免疫算法的免疫算子改进重采样,平衡粒子群的收敛性和多样性,抑制早熟现象。实验结果表明,与传统粒子滤波算法相比,该方法通过参数调节,提高了运动目标跟踪的准确性和抗干扰能力,并能有效地抑制粒子退化现象。     

融合结构信息的粒子滤波均值偏移跟踪算法

粒子的退化现象是粒子滤波算法中不容忽视的问题,在算法实现过程中需要考虑如何权衡粒子数和实时跟踪.提出一种结合粒子滤波和均值偏移2种算法的改进跟踪算法,只需要4个采样粒子,4个粒子通过均值偏移的方法收敛到局部最大值位置点,通过粒子加权的方式得到目标最终的位置.与传统的粒子滤波算法相比,该算法的计算复杂度大大降低,同时融合了结构信息这一特征,弥补了颜色信息的不足.由于文中算法的粒子总是能收敛到局部的极值,几乎不会出现退化现象,故无需进行重采样和粒子权值的更新.实验结果表明,该算法能在复杂背景下实现对目标的稳健跟踪,满足跟踪的实时性要求.     

基于随机化Halton序列的粒子滤波算法研究*

为了克服传统粒子滤波蒙特卡洛（MC）随机采样粒子之间的间隙过大与层叠,及其产生的采样效率和滤波精度较低的问题,提出一种基于Halton序列的拟蒙特卡洛（QMC）采样粒子滤波算法。该算法在对Halton序列进行随机化、较好地消除其各维之间相关性的基础上,将之应用于粒子采样过程,以代替蒙特卡洛随机采样,得到用均匀分布粒子近似的后验状态概率密度。仿真证实,算法性能要优于传统粒子滤波算法,改善了采样效率与计算精度,且能克服粒子的退化现象。     

基于量子遗传粒子滤波的WSN目标跟踪算法

为了解决粒子滤波算法中存在的严重的退化现象,以及采用常规的重采样方法解决退化问题导致的粒子耗尽问题,研究了粒子滤波退化现象存在的原因和量子遗传算法具有的优点,将量子遗传算法引入粒子滤波,提出了基于量子遗传粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法.通过量子遗传算法的编码方式增加粒子集的多样性,从而缓解了粒子滤波的退化现象并解决了粒子耗尽问题,而量子的并行性也节省了计算时间,提高了跟踪的实时性.仿真结果表明了该算法是可行的.     

一种基于多样性优化的视频目标跟踪方法

针对粒子滤波算法在视频目标跟踪过程中出现的粒子退化问题,提出一种新的基于多样性优化的粒子滤波跟踪算法。融入基于莱维飞行机制的布谷鸟搜索优化算法,扩大了搜索范围,充分保留了有效粒子的数量和粒子的多样性。在MATLAB 7.0运行环境下进行仿真实验,将该算法与原始粒子滤波算法及基于粒子群优化的粒子滤波改进算法进行状态估计实验对比以及运动目标跟踪实验对比。实验结果表明:该算法具有良好的运行效果,改善了粒子退化与匮乏现象,对视频运动目标可获得较理想的跟踪精度及良好实时性和鲁棒性。     

基于核函数粒子滤波和多特征自适应融合的目标跟踪

经典粒子滤波及其改进算法在观测模型与真实情况存在偏差时会导致滤波发散,针对这一问题,提出一种核函数粒子滤波算法.该算法根据目标状态与粒子状态之间的距离,利用核函数产生权值对粒子进行二次加权,根据粒子的二次加权结果进行粒子重采样;以改进的粒子滤波算法为框架,提出了一种自适应多特征融合目标跟踪方法,利用相似性度量动态地评价特征对目标与背景的区分能力,并自适应地计算特征融合权重,以适应目标跟踪过程中目标与背景的变化,提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,文中提出的目标跟踪方法比经典粒子滤波目标跟踪方法具有更强的抗干扰性能和较高的跟踪精度.     

Object tracking based on particle filter with discriminative features

This paper presents a particle filter-based visual tracking method with online feature selection mechanism. In color-based particle filter algorithm the weights of particles do not always represent the importance correctly, this may cause that the object tracking based on particle filter converge to a local region of the object. In our proposed visual tracking method, the Bhattacharyya distance and the local discrimination between the object and background are used to define the weights of the particles, which can solve the existing local convergence problem. Experiments demonstrates that the proposed method can work well not only in single object tracking processes but also in multiple similar objects tracking processes.     

EM-GMPF:一种基于EM的混合高斯粒子滤波器算法

粒子滤波器算法是一种基于贝叶斯推理和蒙特卡罗方法的非线性、非高斯动态系统的实时推理算法．因其具有灵活、易于实现、并行化等特点,成为统计学、信号处理、人工智能等领域新的研究热点,并被广泛地应用于目标跟踪等领域中．粒子滤波器算法中存在的主要问题是再取样步骤带来的粒子枯竭,从粒子滤波器的表示方法角度出发,提出了一种基于EM的混合高斯粒子滤波器算法,仿真数据和可视化跟踪实验表明,与传统的粒子滤波器算法和基于单高斯模型的粒子滤波器算法相比,该方法在降低对粒子数目需求的同时显著提高了粒子滤波器的估计性能．     

Real-time hand tracking using a mean shift embedded particle filter

Particle filtering and mean shift (MS) are two successful approaches to visual tracking. Both have their respective strengths and weaknesses. In this paper, we propose to integrate advantages of the two approaches for improved tracking. By incorporating the MS optimization into particle filtering to move particles to local peaks in the likelihood, the proposed mean shift embedded particle filter (MSEPF) improves the sampling efficiency considerably. Our work is conducted in the context of developing a hand control interface for a robotic wheelchair. We realize real-time hand tracking in dynamic environments of the wheelchair using MSEPF. Extensive experimental results demonstrate that MSEPF outperforms the MS tracker and the conventional particle filter in hand tracking. Our approach produces reliable tracking while effectively handling rapid motion and distraction with roughly 85% fewer particles. We also present a simple method for dynamic gesture recognition. The hand control interface based on the proposed algorithms works well in dynamic environments of the wheelchair.     

基于粒子滤波的红外运动目标跟踪

提出一种基于粒子滤波及Mean Shift算法的红外运动目标跟踪方法。该方法首先利用目标区域的灰度分布,建立了一种基于统计直方图的系统观测概率模型,并针对红外目标机动性强,需要大量粒子才能保证算法鲁棒性的问题,将Mean Shift算法引入到粒子更新的过程中,使粒子分布在观测的局部区域内,在利用少量粒子实现分布多样性的同时,有效克服了粒子退化现象。序列图像的实验表明：该算法能够在目标高速运动或发生遮挡的情况下稳健跟踪目标,其总体性能优于传统的粒子滤波算法。     

An improvement in MSEPF for visual tracking

Recently, many approaches to applying a particle filter to a visual tracking problem have been proposed. However, it is hard to implement such a filter in a real-time system because it requires a great deal of computation time and considerable resources to achieve a high accuracy. In order to overcome this difficulty, especially the computation time, Shan and other workers have proposed combining a particle filter and mean shift in order to maintain the accuracy with a small number of particles. In their approach, the state of each particle moves to the point in the window with the highest likelihood value. It is known that the accuracy of an estimation depends on the size of the window, but a larger window size makes the computation slower. In this article, we propose a method for exploring the highest likelihood more quickly by means of random sampling. Moreover, the likelihood is also modified in terms not only of color cues, but also of motion cues for a greater accuracy in object tracking. The effectiveness of the proposed method is evaluated by real image sequence experiments.     

利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法

随着摄像终端的增多以及自动视频分析需求量的增大,针对视频序列中存在突然运动、遮挡、运动模糊等干扰因素时传统视觉目标跟踪方法很难获得鲁棒性高、精确稳定的目标跟踪的问题,提出了利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法。首先,基于非线性动力学预测进行混沌建模,利用混沌映射的梯度优化函数来搜索状态空间以找到参考轨迹;然后设计了一种用于视觉跟踪的混沌粒子滤波器,并改进运动表观模型,引入颜色、纹理和深度的特征完善滤波器的性能;最后,将多特征混沌粒子滤波器与其他视觉目标跟踪方法应用于VOT17和TB 数据集进行对比分析,以论证该方法的准确性。结果表明,提出的多特征混沌粒子滤波方法显著减少了粒子数量、搜索空间和滤波器发散,其精度高出其他方法约10%,在突然运动、遮挡和运动模糊等情况下整体性能优于其他几种对比方法。     

多特征融合的退火粒子滤波目标跟踪

针对传统粒子滤波的建议分布没有利用到当前观测信息的缺点,提出了一种基于多特征融合的退火算法来改进建议分布的粒子滤波跟踪方法。该方法解决了高维状态下计算量大和粒子数匮乏问题。采用退火方法在蒙特卡洛重要采样范围内产生更好的建议分布,并用退火似然性抽样来代替简单的先验概率抽样。在似然逼近中,应用颜色和边缘相融合的图像特征属性在不同的退火层加权来产生权重功能函数。用该方法对复杂背景下和存在遮挡情况下的运动目标进行跟踪,结果表明该方法有较高的跟踪精度和较强的稳定性。     

基于卡尔曼粒子滤波器的人眼跟踪

提出了一种基于卡尔曼粒子滤波器的人眼跟踪算法，该方法利用一种新的二维可变形模板来提取眼睛的精确特征，采用粒子滤波器跟踪人眼。为了进一步提高普通粒子滤波器跟踪的速度和精度，将卡尔曼滤波器引入粒子滤波器中，利用卡尔曼滤波器算法进行采样预测和校正，减少了人眼跟踪中所需的粒子数目，从而达到快速而准确的跟踪目的。最后，用上述方法进行了实验，验证了该方法的实用性和有效性。     

基于混合粒子PHD滤波的多目标视频跟踪

针对可变数目多目标视频跟踪,粒子滤波不能持续维持目标的多模态分布问题,本文提出一种混合粒子概率假设密度(PHD)滤波的多目标视频跟踪算法.该算法首先用K-means算法对粒子进行空间分布聚类,给各粒子群附加身份标签,使各粒子群分别对应混合粒子滤波的各分量,采用相互独立的各分量粒子滤波跟踪各目标,这样提高了目标状态估计的准确性,也能有效维持各目标的多模态分布.实验结果表明,该算法能有效处理新目标出现、合并、分离等多目标跟踪问题.