基于粒子濾波與局部稀疏表達(dá)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)科學(xué)研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)，其目的旨在通過現(xiàn)代計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物體的狀態(tài)估計(jì)與預(yù)測，使得機(jī)器具有跟蹤視頻圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的能力，為進(jìn)一步分析和理解目標(biāo)行為提供可靠依據(jù)。目前，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界對運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤理論和技術(shù)的發(fā)展都做出了深入研究，取得了巨大的進(jìn)步，但由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問題本身的復(fù)雜性，設(shè)計(jì)一種準(zhǔn)確性、魯棒性并兼顧考慮實(shí)時(shí)性的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法仍然是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性的難題。
　　本文以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤

2、為應(yīng)用背景，在研究粒子濾波相關(guān)理論的基礎(chǔ)上，為了滿足在復(fù)雜環(huán)境條件下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤效果對準(zhǔn)確性和魯棒性的需求，就粒子濾波算法本身的改善和在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤中的具體應(yīng)用兩個(gè)方面做出了相應(yīng)的研究，并進(jìn)行了理論分析和實(shí)驗(yàn)論證，論文的具體工作如下：
　　針對粒子濾波算法中存在的粒子退化和樣本衰竭現(xiàn)象，提出了一種基于人工魚群的粒子濾波算法改進(jìn)方案，利用人工魚群尋優(yōu)機(jī)制隨機(jī)性和搜索方向多樣性的特點(diǎn)，將聚群行為和覓食行為引入粒子濾波重采樣過程中，誘導(dǎo)

3、粒子向高似然區(qū)域移動(dòng)。在此基礎(chǔ)上，論文又分析了人工魚群算法容易早熟收斂陷入局部極值的問題，利用混沌遍歷性和對初值敏感性的特點(diǎn)，將人工魚群混沌化進(jìn)一步改進(jìn)粒子濾波算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的粒子濾波算法能夠有效地避免粒子退化和樣本衰竭問題，在計(jì)算開銷不是明顯增加的條件下提高濾波性能。
　　針對粒子濾波在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤應(yīng)用中跟蹤效果容易受光照變化、外觀形變、遮擋和背景噪聲等因素的影響，設(shè)計(jì)了一種利用目標(biāo)局部圖像塊進(jìn)行稀疏編碼的方法，為目