基于粒子濾波器的視頻目標跟蹤系統.pdf

1、運動目標跟蹤是計算機視覺、數字圖像處理、機器學習等領域研究的一個熱點、難點問題，引起許多學者的關注。目標跟蹤技術廣泛應用在軍事、智能視頻監(jiān)控、機器人視覺導航、醫(yī)療診斷、虛擬現實等諸多領域。隨著計算機技術的發(fā)展，計算機視覺的范疇會越來越大，將對人類產生深遠影響。
　　在目標跟蹤領域當中，實際應用中復雜的動態(tài)背景、目標遮擋、光線亮度的變化等等都給跟蹤造成巨大的挑戰(zhàn)。所以，如何在復雜環(huán)境下有效和魯棒的實現目標跟蹤是一個很有挑戰(zhàn)的問題。粒

2、子濾波算法在運動目標跟蹤中效果較好，有其優(yōu)勢也有不足之處。在本文中，我們將Mean ShiR算法和改進的LBP（local binary pattern）算子嵌入到基本的粒子濾波算法中來改進跟蹤算法。
　　與基本的粒子濾波算法相比較，LBP紋理模型的加入可以使算法的跟蹤效果更好，且在出現短時間遮擋的情況下不容易丟失目標，但LBP紋理模型的算法復雜、用時較多，將Mean Shift聚類算法嵌入到粒子濾波算法中可以很好的彌補了這一不足