基于交換采樣粒子濾波的目標跟蹤算法研究.pdf

1、視頻目標跟蹤融合了圖像處理、模式識別、人工智能、自動控制、計算機應(yīng)用、生理學、物理學、數(shù)學等相關(guān)領(lǐng)域的先進技術(shù)和研究成果，具有可視性、抗干擾、成本低等優(yōu)點，已被廣泛地應(yīng)用到軍事監(jiān)控、交通管制、機器智能、醫(yī)療診斷等方面。隨著各種復雜環(huán)境應(yīng)用領(lǐng)域的不斷需求，除了引入各種新的技術(shù)外，如何提高現(xiàn)有跟蹤算法的精度以及魯棒性也是當前目標跟蹤領(lǐng)域研究的重點。 本文主要研究視頻序列中運動目標跟蹤的兩個方面。一是運動目標的特征表述，二是運動目標跟

2、蹤的粒子濾波框架。 1、針對目前單一特征不能很好地表征目標的問題，本文提出了基于顏色直方圖和梯度方向直方圖融合的綜合直方圖來表征運動目標。由于顏色直方圖對目標的旋轉(zhuǎn)、形變不敏感，梯度方向直方圖對于目標的光照變化不敏感，因此將兩者的優(yōu)點結(jié)合起來，形成互補，以提高目標特征的魯棒性，能夠應(yīng)對復雜背景下的運動目標跟蹤。為后面的粒子濾波算法的應(yīng)用提供了堅實的基礎(chǔ)。 2、針對粒子濾波有時無法得到正確的后驗概率分布的情況。本文提出了一