基于料子濾波的運(yùn)動(dòng)行人跟蹤方法的研究.pdf

1、運(yùn)動(dòng)行人的跟蹤技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，同時(shí)也是行人識(shí)別、行人異常行為分析與描述等高級(jí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。目前已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、智能交通和軍事等領(lǐng)域。粒子濾波技術(shù)作為處理非線性、非高斯場(chǎng)景下目標(biāo)估計(jì)的數(shù)學(xué)工具之一，已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中。本文是基于粒子濾波技術(shù)，對(duì)運(yùn)動(dòng)行人的跟蹤方法進(jìn)行研究。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　 (1)提出了基于HOG和顏色雙重特征的粒子濾波跟蹤方法。該方法首先計(jì)算HOG和顏

2、色特征的有效粒子數(shù)，然后利用平均加權(quán)的策略來融合這兩種特征，最后在粒子濾波框架中完成對(duì)運(yùn)動(dòng)行人的跟蹤；從而解決了傳統(tǒng)單一特征的粒子濾波行人跟蹤方法容易出現(xiàn)跟蹤丟失和偏移等不穩(wěn)定的問題，提高了跟蹤算法的穩(wěn)定性和精確性。
　　 (2)提出了基于QMC的粒子濾波運(yùn)動(dòng)行人跟蹤方法。該方法在HOG和顏色雙重特征的基礎(chǔ)上，利用擬蒙特卡洛(QMC)采樣方法得到細(xì)則均勻分布的粒子集，進(jìn)而能更好地估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)的后驗(yàn)概率；解決了傳統(tǒng)粒子濾波跟蹤方法