结合粒子滤波和局部优化方法的人体运动跟踪

提出一种将粒子滤波和局部优化相结合的算法框架，用于解决多关节人体运动跟踪问题．由于高维空间中无法进行密集采样，因此普通的粒子滤波方法对于人体运动估计存在困难．在粒子滤波过程中引入局部优化方法来减少样本个数：一方面，对每个样本进行局部优化得到更加匹配的状态；另一方面，优化后的结果被用来指导下一时刻采样函数的生成．实验结果表明，该疗法能够以较少的样本完成三维人体运动跟踪任务．     

一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法

针对复杂背景下目标被部分遮挡时的稳定跟踪问题,提出一种基于图模型的粒子滤波跟踪方法。该方法将图模型应用于粒子滤波之中。首先,融合颜色和边缘特征建立目标的观测模型,构建粒子滤波框架。然后,选取目标特征区域,将一个目标分成几个部分,每一部分作为图的一个顶点,建立图模型。最后,将图模型应用于粒子滤波,目标跟踪过程中,图模型中每一个部分的状态信息可以传送给其它部分。实验结果表明,当目标被部分遮挡的情况下,该方法能够估计出遮挡部分的状态,实现稳定的跟踪目标。     

动态背景下基于粒子滤波的运动目标跟踪方法

在智能视频监控系统中,实现对动态背景下的运动目标准确跟踪是一个难点问题。使用一种基于粒子滤波的方法来对动态背景下的运动目标进行跟踪。该方法基于贝叶斯估计,利用粒子集来表示概率,通过递推的贝叶斯滤波来近似逼近最优化的估计结果。实验结果证明,该方法可准确跟踪动态背景下的运动目标,是一种有效的目标跟踪方法。     

基于云自适应粒子群优化粒子滤波的视频目标跟踪

针对视频目标跟踪中遮挡问题处理不佳和快速运动目标易丢失的问题,提出一种云自适应PSO（CAPSO）优化粒子滤波的视频目标跟踪算法。算法利用粒子滤波预测目标区域在视频下一帧图像的位置,结合颜色直方图统计特性,引入CAPSO算法并根据粒子适应度值将粒子集分成三个子群,分别采用不同的惯性权重生成 策略,普通种群的惯性权重由X条件云发生器自适应地调整,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,使惯性权重满足快速寻优能力又具有随机性。通过CAPSO优化,降低了粒子滤波重采样帧数,减少了算法的运算量,同时提高了搜索精度,能较好处理目标遮挡问题。并且CAPSO算法通过采用这三种不同的惯性权重生成策略,可自适应地平衡算法的全局和局部搜索能力来调节粒子的搜索范围,有效地解决了快速运动目标易丢失的问题。仿真实验结果表明,新算法对视频目标跟踪中的遮挡和快速运动目标易丢失的情况具有较好的实时性和准确性。     

融合典型纹理特征的粒子滤波目标跟踪方法

针对图像目标跟踪中,跟踪窗口易受噪声扰动所产生的跟踪不稳定问题。创造性地结合多种典型纹理特征和粒子滤波算法,将其应用于实时跟踪领域。选择3种典型的纹理特征,即灰度共生矩阵纹理特征、幅值与方向加权的梯度纹理特征、局部二进制模式纹理特征进行跟踪实验。通过对比实验,在精度与速度两方面测试纹理特征作为跟踪特征的实际效果。作为跟踪中特征的选择,实验结果说明灰度共生矩阵纹理信息在抗扰动与实时处理方面表现出良好的属性特征。     

运动背景下基于粒子滤波的目标跟踪

粒子滤波方法是一种针对非刚性目标运动跟踪的有效工具。运用基于贝叶斯估计的粒子滤波算法,对复杂的运动背景下目标移动进行跟踪。论述了贝叶斯估计理论,推导粒子滤波过程,并将状态粒子决定的区域所对应的色彩直方图用作测量,与目标参考直方图相比较,得出最佳的后验估计。运用窗口粒子平均方法确定目标的坐标,实现跟踪。算法采用单目标以及多目标序列图象进行跟踪实验,并与均值移动(mean-shift)跟踪算法结果进行比较,证明该跟踪算法更为有效。     

非线性粒子滤波目标跟踪应用仿真

针对非线性环境中存在的机动目标跟踪问题,对基于贝叶斯估计的粒子滤波器进行研究,为解决混合退火粒子滤波重要密度函数构造的问题,在混合退火粒子滤波的基础上,通过对系统状态和观测粒子方差的研究,提出了非线性环境下动态退火参数粒子滤波的改进算法,在混合退火粒子滤波中引入动态退火参数来构造高效的重要密度函数,提高了混合退火粒子滤波的跟踪精度,应用该滤波方法对机动目标模型进行仿真,并对多种滤波跟踪算法进行性能测试和比较,仿真实验结果表明,在非线性环境下该粒子滤波方法可行有效.     

粒子滤波目标跟踪中的有效粒子数控制方法

针对视频目标跟踪中粒子滤波的粒子退化问题,提出一种有效粒子数控制方法。通过分析权值和有效粒子数对跟踪性能的影响,建立了有效粒子数控制的相关理论,并提出基于有效粒子数控制的粒子滤波目标跟踪算法。最后,建立了跟踪性能评价方法。大量的实验比较表明所提出的方法是有效的。     

结合部件分割和粒子滤波的3D人体运动跟踪

尽管随机采样降低了陷入局部极值的风险,但不能保证收敛到全局最优.为此提出了一个将人体部件分割算法嵌入到粒子滤波框架的人体运动跟踪系统.首先使用Condensation算法传播并评估粒子,然后利用基于期望最大化的部件分割算法迭代更新粒子.在迭代过程中,从采样粒子推导的姿态用于部件分割,分割结果用于确定粒子分布,使粒子逐渐接近高似然区域,从而提高找到全局最优的概率并降低采样粒子数.在HumanEva-Ⅱ数据库上的测试结果表明了文中系统的有效性,且对比实验结果也优于Condensation算法和退火粒子滤波.     

基于SIFT 特征和粒子滤波的目标跟踪方法

现有的基于外观的目标跟踪算法,在光照变化和遮挡的情况下,不能准确跟踪目标．针对这个问题,考 虑到尺度不变特征（SIFT 特征）对于光照变换、尺度变换以及仿射变换的不变性,提出了一种利用SIFT 特征建立 目标模型,结合粒子滤波实现目标跟踪的新方法．在跟踪过程中,根据目标模型和候选目标中SIFT 特征点在时间 窗内的匹配情况,自适应更新目标模型的特征点,使模型能够适应目标外观变化．仿真结果证明了方法在不同环境 下的健壮性．     

一种改进的粒子滤波跟踪算法的研究

粒子滤波是一种基于蒙特卡罗和递推贝叶斯估计的滤波方法,在处理非高斯非线性系统的状态和参数估计方面有独到的优势。但是其庞大的计算量和缓慢的速度限制了其在实时系统中的应用。本文中介绍了粒子滤波基本原理,通过改进权重计算、重采样算法,计算速度得到提高。这种改进的算法在DSP系统中进行目标跟踪仿真,证明其具有速度快、精度高的特点。     

约束的B-Snake模型的非线性粒子滤波算法研究

针对人脸轮廓跟踪,提出一种约束的B-Snake模型的非线性粒子滤波新算法.该算法引入轮廓的主动模型,采用B-Snake表示人脸轮廓,通过建立人脸轮廓变形的形状空间,对人脸轮廓的可变形范围进行约束.同时,利用非线性滤波方法在人脸轮廓的变形区域内进行搜索,求解人脸轮廓参数,进行人脸轮廓跟踪.运用人脸的运动模型进行了跟踪仿真实验,仿真结果表明,该方法有效地解决了复杂背景下人脸自由运动、光照变化及部分遮挡的问题,具有较高的鲁棒性.     

Efficient Particle Swarm Optimized Particle Filter Based Improved Multiple Model Tracking Algorithm

To meet the requirements of modern radar maneuvering target tracking system and remedy the defects of interacting multiple model based on particle filter, noninteracting multiple model (NIMM) and enhanced particle swarm optimized particle filter (EPSO‐PF) are proposed. The improved maneuvering target tracking algorithm (NIMM‐EPSO‐PF) in this article combines the advantages of NIMM with those of EPSO‐PF. NIMM is used to figure out the index of particles to avoid the high computing complexity resulting from particle interaction, and EPSO‐PF can not only improve the equation of particle update through the rules individuals develop an understanding of group but also enhance particle diversity and accuracy of particle filter through the small variation probability of superior velocity. Besides, the random assignment of inferior velocity is capable of upgrading filter efficiency. As shown by the experimental result, the NIMM‐EPSO‐PF not only improves target tracking accuracy but also maintains high real‐time performance. Therefore, the improved algorithm can be applied to modern radar maneuvering target tracking field efficiently.     

基于自适应粒子滤波的跳水运动视频跟踪算法

用传统粒子滤波算法对跳水运动视频跟踪存在两个突出问题:观测模型不能适应运动员身体的表观变化;运动模型不能准确预测运动员位置的快速改变。针对这两个问题,本文提出一种自适应粒子滤波算法。该算法在粒子滤波框架下引入一种自适应观测模型,并且根据跟踪误差与运动员动作改变幅度的大小,自适应选择噪声方差和粒子数量。实验结果表明,本文算法比传统粒子滤波算法具有更低的跟踪误差率,而且在运动员动作改变幅度变大时有更好的鲁棒性。     

自适应粒子滤波在人体跟踪过程中的应用

人体运动跟踪技术近年来在图像处理与计算机视觉领域引起很多关注,在当前一些重要研究和应用领域有着广泛的需求。在以往跟踪方法的基础上提出了基于决策规则的自适应粒子滤波的无标记运动目标跟踪方法。利用一个带外观模板的人体关节模型,通过学习得到运动模型及基于关节模型的相似性计算,巧妙地利用自适应粒子滤波对运动目标进行实时跟踪,使得在粒子滤波过程中,可以根据实际滤波情况在线调节粒子数。实验表明,提出的算法鲁棒性好,跟踪速度比基于传统粒子滤波的快。     

基于多观测模型的粒子滤波头部跟踪算法

粒子滤波在非线性和非高斯问题上具有独特的优越性,但在视频跟踪过程中,其跟踪性能却在很大程度上依赖于观测模型的选择。为了解决被跟踪目标特征状态随时间变化而与粒子观测模型不匹配的问题,提出了一种新的粒子滤波算法,即将被跟踪目标的不同特征状态与粒子观测模型相结合,形成一组具有不同观测模型的粒子,并且在跟踪过程中,对应不同观测模型的粒子根据被跟踪目标所表现的特征线索的变化而相互转换,从而动态刻画了被跟踪目标特征变化的过程。实验结果表明,本算法能够有效处理由于头部旋转而导致跟踪性能下降甚至丢失跟踪目标的问题,提高了跟踪的准确性,并且具有较好的鲁棒性。     

A Multiple Model Tracking Algorithm Based on an Adaptive Particle Filter

The interacting multiple model based on a particle filter fails to meet the requirements of real‐time performance when manoeuvring target tracking by radar due to deficiencies in its high calculation complexity. An improved particle filter based on landscape adaptive particle swarm optimization is proposed. This filter adopts the method of updating inertia weight, using not only local information and global information, but also preventing algorithm trapping in a local optimum, so the filter can find the optimal solution with less iteration. Additionally, an improved tracking model is presented. With the help of systematic resampling, the model can figure out the model index of particles. The experimental results prove that the new tracking algorithm not only improves manoeuvring target tracking accuracy, but also decreases computing complexity.     

基于粒子滤波和Mean-shift的跟踪算法

粒子滤波作为一种基于贝叶斯估计的算法,在处理非线性运动目标跟踪问题上具有特殊的优势。基于此,提出一种基于粒子滤波和Mean-shift的混合跟踪算法(KMSEPF)。KMSEPF算法对一般的Mean-shift和粒子滤波混合算法进行改进。结果证明,KMSEPF算法与混合算法MSEPF相比,在计算效率提高的同时,跟踪准确性和处理遮挡的能力没有下降。