粒子濾波框架下的自適應(yīng)多特征融合目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

1、視頻目標(biāo)跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的核心問題，在民用和軍事上都有著廣泛的應(yīng)用，如智能監(jiān)控、人機交互、機器人導(dǎo)航、以及制導(dǎo)武器等，近年來，隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，目標(biāo)跟蹤吸引了許多研究者的關(guān)注，成為熱點研究問題。盡管人們已經(jīng)提出了很多有效的視頻目標(biāo)跟蹤算法，但是在實際應(yīng)用中視頻目標(biāo)跟蹤仍然面臨著許多困難，如光照變化、目標(biāo)姿態(tài)的改變和非線性形變以及背景中的噪聲和干擾等等，因此設(shè)計魯棒的視頻目標(biāo)跟蹤算法仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
　　本文以

2、粒子濾波器為框架，對視頻目標(biāo)跟蹤中的難點問題，針對目標(biāo)外觀模型設(shè)計開展了深入的研究，提出多特征自適應(yīng)融合的目標(biāo)觀測模型表示方法。設(shè)計了自適應(yīng)權(quán)值調(diào)整算法，并提出基于多個特征權(quán)值可調(diào)的粒子濾波器用于目標(biāo)跟蹤。
　　為了能對各特征權(quán)值進行自適應(yīng)的調(diào)整，本文通過對粒子濾波器粒子分布的分析，設(shè)計了逐幀權(quán)值自適應(yīng)更新算法。這種基于當(dāng)前幀粒子分布的方法能夠很好地權(quán)衡各特征的可靠性，從而相應(yīng)地調(diào)整其權(quán)值，在很大程度上，能夠適應(yīng)跟蹤環(huán)境的復(fù)雜性，

3、保證跟蹤的準(zhǔn)確度，然而該方法容易受到當(dāng)前幀誤差的影響。
　　考慮到權(quán)值變化在時間序列上的連續(xù)性，本文設(shè)計了一種權(quán)值跟蹤策略，采用粒子濾波對特征權(quán)值進行跟蹤，并與逐幀調(diào)整算法相結(jié)合，提出了雙重粒子濾波多特征融合目標(biāo)跟蹤算法。該方法既實現(xiàn)了特征權(quán)值根據(jù)實際情況逐幀調(diào)整，又避免了跟蹤誤差造成的權(quán)值突變，保證了跟蹤結(jié)果穩(wěn)定可靠。
　　本文提出的權(quán)值調(diào)整算法及跟蹤方法，為跟蹤的精度和魯棒性提供了穩(wěn)定可靠的基礎(chǔ)。在具有不同跟蹤條件的視頻