基于粒子滤波的机动目标跟踪

在单机动目标跟踪中,目标的机动情况是未知的,提出的算法用粒子滤波器求加速度的估计,由Kalman滤波得到加速度的重要性概率密度函数。仿真实验结果表明,该算法可较好地跟踪目标状态（包括加速度）的变化。     

基于梯度方向直方图特征和粒子滤波算法融合的目标跟踪

基于梯度方向直方图特征的运动目标跟踪算法在遇到目标遮挡或运动过快时容易丢失目标,基于粒子滤波跟踪算法虽有较强的抗遮挡能力,但存在着计算量大、实时性差等问题.针对这些情况,提出一种融合的跟踪方法:正常情况下基于目标梯度方向直方图特征跟踪目标,当候选目标相似度小于设定阈值时,自动切换到粒子滤波跟踪算法.实验结果显示本算法有效地解决了目标遮挡或运动过快时的丢失问题,同时减轻了粒子的退化现象,提高了算法的实时性,并在图像对比度较低情况下能较好的跟踪目标.     

改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法

提出了一种改进的粒子滤波算法,在遮挡情况下,能鲁棒地跟踪运动目标.该方法是把改进的颜色直方图结合到粒子滤波的观测模型中,并提出了一种判断目标遮挡的分块检测遮挡的方法.首先对传统的以核函数赋权值的方法进行改进,把目标中心附近的像素都赋予最大的权值,目标的边缘由于遮挡等原因采用指数分布赋权值;在遮挡检测时,提出了把跟踪窗分为左右两个子部分,分别计算相似性度量的方法,提高了遮挡检测的实时性和准确性;同时,该算法对旋转和尺寸的变化具有鲁棒性.实验结果表明,与基本的粒子滤波算法相比,提出的新算法能更好的处理目标跟踪中的遮挡问题.     

基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法

空间直方图融合了目标的颜色信息和颜色的空间分布信息,比传统的颜色直方图更具有目标鉴别能力。在基于粒子滤波算法的目标跟踪系统框架中,采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型,通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,提出一种基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法。实验结果表明,相比传统的基于颜色直方图的粒子滤波算法,提出的算法具有更好的鲁棒性。     

基于微分光流和粒子滤波的视频运动目标跟踪

针对传统跟踪方法中存在的背景遮挡问题,提出一种基于微分光流的粒子滤波跟踪方法。该方法建立一个用于描述目标的微分光流模型,该模型在每一帧的跟踪处理之前获得更新。使用光流相似函数计算目标与粒子所表示区域的相似度,通过粒子     

融合相关粒子滤波目标跟踪算法

相关滤波算法因其优越的高效性和鲁棒性被广泛应用于目标跟踪领域,但是该算法无法很好地处理目标遮挡和尺度变化等问题。针对该现象,提出了一种融合相关粒子滤波目标跟踪算法,该算法采用多个相关滤波器,学习到更多目标信息和背景信息,提高了目标与背景辨识度,并且引进了粒子滤波随机采样策略,在目标离开遮挡物时能够快速捕捉到目标。在尺度估计中引入了多尺度因子,对定位到的目标进行多尺度缩放,选用与滤波器响应值最大区域对应的尺度因子作为缩放比例,从而对目标进行尺度更新;粒子滤波算法随着粒子数目的增加,其计算量也随着增加,针对该问题,提出了基于粒子繁衍的重采样算法,在跟踪效率上做了提升。对提出的算法进行了三部分对比实验,实验结果验证了提出算法在处理目标遮挡和尺度变化问题上的有效性。     

基于粒子滤波的机动目标跟踪算法仿真研究

针对非线性多目标模型,应用粒子滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态递推估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法。融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布,再用平滑算法处理滤波的结果。仿真结果表明,算法有较好的跟踪效果。     

基于均值漂移算法和粒子滤波算法的目标跟踪

将均值漂移算法和粒子滤波算法分别做出改进后进行有效结合.在非遮挡和不严重遮挡情况下,采用改进的均值漂移算法,在严重遮挡情况下,采用改进的粒子滤波算法,并在遮挡结束后验证正确的跟踪是否得到恢复.提出有效的分块检测遮挡算法,遮挡期间颜色模板不更新.实验结果表明该算法具有较好的实时性和鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪.     

基于分块颜色直方图和粒子滤波的物体跟踪

在使用粒子滤波的跟踪方法中,颜色直方图经常被用来作为目标特征。但是普通的颜色直方图易受与跟踪物颜色相似的背景和其他物体的干扰,并且在跟踪目标被部分遮挡后性能也将下降。为解决这些问题,受hog特征启发,提出一种分块重叠的颜色直方图,并且根据分块直方图特点,重新设计了粒子滤波系统的权重计算方法和模型更新方法。实验证明该系统优于传统的颜色直方图特征。     

基于谱直方图和Kalman滤波的目标跟踪

为了提高背景混淆下的跟踪效果,提出了基于谱直方图和Kalman滤波的目标跟踪方法.通过将图像与滤波器组进行卷积计算获取图像的频率特征,统计获得图像的谱直方图.谱直方图将图像转移到频域进行统计,减少了颜色以及噪声等因素的干扰.为了提高跟踪效率,引入Kalman滤波运动估计,进行局部搜索运动目标,并详细探讨了Kalman参数的设置.实验结果表明,在背景混淆的场景下,相对于颜色直方图来说,该算法能够取得较好的跟踪效果.     

基于粒子滤波和均值漂移的目标跟踪

将均值漂移算法嵌入到粒子滤波的跟踪框架中,将颜色分布作为观测模型,将HSV颜色空间根据人类的颜色感知差异,对各个分量进行非等间隔量化,然后利用基于核函数的直方图进行建模。该算法克服了粒子滤波计算量较大的缺点,同时也克服了均值漂移算法容易陷入局部最大且无法恢复的缺点。实验结果表明,该方法具有较强的实时性和鲁棒性。     

利用视觉显著性和粒子滤波的运动目标跟踪

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.     

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.     

一种多特征融合的粒子滤波跟踪新算法

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种有效的多特征融合跟踪方法,该方法同时结合了颜色和运动边缘特征,并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合。实验结果表明,算法能够在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力丧失时,其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标,算法简单,鲁棒性高,能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪。     

一种基于粒子滤波的红外目标跟踪方法

为解决红外运动目标跟踪中的遮挡、形变等问题,提出一种基于粒子滤波的跟踪方法。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。并将飞机目标的运动看作惯性受限的非平稳过程,采用微分线性拟合模型作为系统状态转移模型。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Mean Shift算法。     

基于改进的颜色和SURF特征的粒子滤波目标跟踪

针对视频中运动目标的准确跟踪问题,提出了一种改进的颜色直方图特征和SURF特征的粒子滤波跟踪算法。采用SURF算法提取特征点,利用分层迭代的KLT算法对特征点进行稳定跟踪。将SURF特征与改进的视觉显著性颜色特征进行乘性融合,作为粒子滤波的观测概率。针对跟踪过程中SURF匹配数下降和不稳定的现象,设计了SURF特征模板集的更新策略。与传统特征的跟踪进行多组对比实验,其结果证明了该方法对光照和遮挡具有很好的鲁棒性,对目标跟踪的准确率更高。     

基于特征颜色空间变换的目标跟踪融合算法

利用LUV色彩空间的特性,提出将RGB色彩空间的目标特征描述转换到LUV色彩空间,从而解决目标表面特征变化造成的目标丢失现象,提高目标跟踪算法的鲁棒性。结合卡尔曼滤波和均值漂移跟踪算法的优点,通过一种判别机制将这两个算法得到的跟踪结果进行融合,提高目标跟踪算法的准确性。通过实验证明了新方法的有效性和准确性。     

基于鲁棒子空间学习的粒子滤波跟踪算法*

线性子空间模型能够有效地描述目标表面受到光照和姿势变化的情况,然而大多数基于子空间表面模型的目标跟踪算法是在跟踪之前通过训练不同光照和姿势下目标的观测图像,得到一组特征基,并用这组特征基表示不同时刻目标表面变化,一旦训练完成之后,特征基就保持不变,不能在线更新。采用增量子空间学习的方法来构建目标表面的特征基,该特征基能够在线适应目标表面的变化。另一方面,传统的子空间学习方法是基于最小二乘重构误差,该方法容易受到异常测量数据的影响,为此采用鲁棒的子空间学习方法来降低异常测量数据对特征空间更新的影响。最后将鲁