嵌入卡尔曼预测器的粒子滤波目标跟踪算法*

针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,获得粒子的观察概率密度函数,利用卡尔曼滤波确定粒子动态传播模型中的确定性漂移部分,使粒子状态估计值分布更精确地趋向目标的概率分布,大大提高了粒子的利用效率。实验表明,该改进算法的性能优于经典基于单一颜色特征的粒子滤波算法。     

融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪

传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法不能很好地利用跟踪对象的空间结构信息,因此在邻域颜色相似或目标模型微小变化时,不能取得良好的跟踪效果。提出一种融合目标特征和目标空间位置信息的粒子滤波跟踪算法,该算法鉴于目标空间位置包含跟踪对象一定的结构信息,可以和目标特征互为补充,利用定义的融合目标特征和目标空间位置的度量函数来进行跟踪对象相似度度量,以提高跟踪算法的稳健性和精确性。同时针对粒子滤波计算粒子相似度时可并行的特点,运用OpenMP共享存储并行计算进行粒子滤波跟踪的加速。实验表明,基于融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪算法能得到更鲁棒的跟踪效果,可以有效地提高目标跟踪的速度。     

改进的多特征粒子滤波目标跟踪算法研究

针对在复杂环境下多特征融合的粒子滤波算法跟踪精确度低的问题,提出一种改进的多特征融合算法;该算法采用二阶中心差分卡尔曼滤波方法来实现建议分布函数的优化,在重要性采样中融入最新的测量信息,提高了粒子的使用效率,并引入动态模板更新机制对目标模板实时更新;在多特征融合策略上利用基于粒子滤波框架下的EM算法适用于不同数量样本集的特点求解状态估计,不仅避免因计算特征权重产生误差,而且提高了算法的实时性;滤波器仿真实验结果表明,在一维非线性模型下对比其它改进粒子滤波算法,本文提出的方法性能最优;在基于视频序列的目标跟踪实验中,通过比较本文算法在不同特征、不同采样粒子数量条件下的性能对比验证本文算法的有效性;最后通过一系列不同环境下的跟踪实验证明,本文算法对复杂条件下的目标跟踪具有较高的精度和鲁棒性。     

基于颜色和方向梯度特征融合的粒子滤波跟踪算法

提出基于均值偏移的粒子滤波算法。该算法融合了颜色特征和方向梯度特征对人体行为实施跟踪。HSV颜色模型采用带宽自适应的改进策略,有效地实现了对尺度变化目标的跟踪;方向梯度特征的融合,提高了算法在复杂环境中应对光线变化和相似目标遮挡等情况的适应性。针对粒子退化问题,在特征融合的粒子滤波基础上引入具有聚类作用的Mean Shift算法,从而可以用较少数量的粒子达到较好的跟踪效果。仿真实验表明,该算法具有较好的准确性、鲁棒性与实时性。     

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.     

基于特征融合的粒子滤波在红外小目标跟踪中的应用

针对红外图像序列中的小目标跟踪问题,在分析红外小目标特点的基础上,提出了一种基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。该方法利用粒子滤波支持目标特征融合的优点,提出将灰度特征和分形特征相融合,并将融合后的信息用于粒子权值的计算,从而大大提高了跟踪算法的稳健性。实验结果表明,和传统的粒子滤波算法相比,该算法能够更加准确、有效地跟踪红外序列中的小目标。     

基于粒子滤波的多特征融合视频行人跟踪算法

针对车载视频行人跟踪问题,提出一种基于粒子滤波框架下的多特征融合跟踪算法。为克服车载视频中行人运动与摄像机运动产生的非线性和非高斯性,采用基于蒙特卡罗抽样的粒子滤波跟踪算法,使用一阶自回归动态模型预测目标状态,观测模型自适应加权融合的4种互补性特征。实验结果表明,与没有粒子滤波和多特征融合的跟踪算法相比,在相同精确率水平上,该算法的召回率提高20%以上。     

基于Mean-Shift的卡尔曼粒子滤波车辆跟踪算法研究

在视频车辆跟踪算法中针对传统粒子滤波的非线性、非高斯性可能导致跟踪过程的不准确性,提出一种基于Mean-Shift的卡尔曼(Kalman)粒子滤波算法。该算法利用建立基于目标颜色直方图特征模型对视频车辆目标进行建模,并将其与Kalman滤波相结合进行更新;通过采用Mean Shift算法将Kalman滤波器引用到粒子滤波器当中,通过预测迭代,从而达到对车辆的运行轨迹的修正。将先验信息预测与粒子滤波相结合在保持跟踪系统整体上的非线性、非高斯性,兼顾了卡尔曼滤波局部的线性高斯特性。实验结果表明,该方法与传统粒子滤波方法相比,具有较好的实时性和较高的准确率,能够准确稳定地对目标车辆进行跟踪。     

视频动态场景下运动物体的自适应跟踪算法

根据积分思想和粒子滤波理论,提出一种运动物体自适应跟踪算法。建立多特征的跟踪观测模型,采用积分策略对多个特征模型进行自适合融合和更新,通过观测似然度更新粒子滤波所需粒子数量及其分布,并在动态场景下对运动物体进行跟踪。实验结果表明,该算法相对于传统的跟踪算法在跟踪精度和实时性方面有所提高,具有较好的鲁棒性。     

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.     

综合颜色与梯度方向特征的粒子滤波跟踪

针对标准粒子滤波跟踪在复杂环境和光照变化下的缺陷,提出了融合颜色和梯度方向特征的粒子滤波跟踪算法,以克服单一颜色特征跟踪鲁棒性不高的问题。设计了特征融合的粒子重要性评判模型,使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了改善。同时通过目标模式自适应更新模型,提高了算法对复杂变化的自适应能力。实验表明,所提算法能比较可靠地实现复杂场景下的目标跟踪。     

一种基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪方法

针对传统单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法,容易受到背景颜色、光照、目标形变的影响而造成目标跟踪的偏离和丢失的问题,提出结合HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪算法。该算法利用HOG特征描述目标轮廓和形状的优点,通过加权方法结合颜色特征来提高跟踪算法的精确性和鲁棒性。实验结果表明,提出的方法比传统单一颜色特征的粒子滤波算法具有更好的鲁棒性和精确性。     

基于Meanshift和粒子滤波的行人目标跟踪方法

针对粒子滤波跟踪算法计算代价大以及Meanshift跟踪算法容易陷入局部极值等问题,提出一种嵌入均值优化的粒子滤波跟踪算法。该算法根据粒子滤波的运动模型估计目标区域位置,利用Bhattacharyya距离度量粒子区域和目标模型的相似性,并根据相似性来更新粒子权值,使用Meanshift优化算法改善粒子的估计位置,使得这些粒子的候选区域能更加接近目标模板,极大提高了粒子的使用效率。实验结果表明,该算法能够有效进行人的跟踪,处理人的短暂遮挡问题,性能优于粒子滤波算法,有较好的实用性。     

融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述,建立目标观测模型;同时粒子滤波进行状态预测,利用Bhattacharyya系数进行相似度测量,作为目标区域参考模型更新准则,实现权值更新;最后对权值归一化处理,得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性,而且在目标遮挡、光照变化等干扰下,具有较好的准确性。     

基于多信息融合自适应粒子滤波的目标跟踪算法

粒子滤波是一种可在非线性和非高斯情况下进行状态估计的有效方法,基于单特征粒子滤波跟踪算法在目标跟踪中的应用及存在的不足,针对颜色信息在光照变化和相似背景务件下存在的缺点,为了仍能对目标进行有效地跟踪,加入纹理信息来表示目标,并给出基于目标的颜色特征和纹理特征多信息融合的自适应粒子滤波算法,使用三种量测模型并给出具体的算法和实验结果,实验证明此方法与仅基于颜色粒子滤波跟踪方法相比,在计算量增加不多的情况下大大改善了跟踪的性能和鲁棒性.     

特征融合和聚类核函数平滑采样优化的粒子滤波目标跟踪方法

针对复杂场景下的目标跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波目标跟踪方法。利用背景加权后的联合直方图描述目标灰度和梯度特征信息,在粒子滤波算法的框架下,设计了一种自适应特征融合观测模型来适应场景的不断变化;同时针对传统粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种基于聚类核函数平滑采样的方法。理论仿真和实际场景的实验结果表明,该算法适应性更强,精度更高,能有效跟踪复杂场景下的运动目标。     

基于改进SIFT算法的粒子滤波目标跟踪

为解决传统尺度不变特征变换(SIFT)算法在光照变化和遮挡的情况下,不能快速准确跟踪目标的问题,提出一种采用粒子滤波和SIFT建立目标模型的方法,利用粒子滤波预测目标在当前帧中可能的位置。计算目标可能存在的区域SIFT特征点,构建特征描述向量,进行目标匹配。根据目标模型和目标候选区域中SIFT特征点的匹配情况,在跟踪过程中更新特征描述向量,实现目标跟踪。实验结果证明,该算法可提高目标检测和跟踪的速度以及准确性。     

基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法

利用单一特征在复杂环境下进行目标跟踪容易导致跟踪失败。针对该问题,提出基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法。在粒子滤波的总体框架下,通过嵌入均值漂移聚类算法产生更逼近真实后验分布的粒子,同时采用颜色和结构特征作为观测模型来表示目标,利用融合后的信息计算粒子的权值,并在跟踪过程中不断更新,以减小跟踪偏差。实验结果表明,与基于颜色与结构的跟踪算法相比,该算法在使用相同粒子数目时鲁棒性更高,而且粒子的平均权重得到了提高,重采样次数明显减少,即使在粒子数目较少的情况下也能实现稳定跟踪。     

一种新颖的人眼跟踪算法

基于视觉的目标跟踪技术有着广泛的实用价值。文章提出了一种基于纹理特征的人眼跟踪算法。该方法以纹理特征为模式特征,采甩粒子滤波算法进行人眼跟踪,为了适应人眼的开闭两种状态,又采用了双状态模型。纹理特征具有较好稳定性,可以不受目标的外形和比例变化的影响;而粒子滤波算法可以快速和有效地进行跟踪。最后,给出了将该方法用于人眼跟踪的测试结果。     

高斯粒子滤波检测前跟踪方法

针对低信噪比条件下微弱目标的检测和跟踪,提出了一种高斯粒子滤波检测前跟踪（TBD）方法。该方法采用高斯粒子滤波递归地估计目标的状态,结合固定样本长度（FSS）似然比检验实现了对微弱目标的检测和跟踪。由于避免了粒子滤波TBD方法中的重采样过程,高斯粒子滤波TBD方法没有采样枯竭现象,算法复杂度小。仿真实验表明,该算法对微弱目标具有良好的实时检测和跟踪性能。