基于动态显著性特征的粒子滤波多目标跟踪算法

• 作者: 张志龙 张焱 沈振康 鹿小莺
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 显著性 目标特征 粒子滤波 多目标跟踪
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2306-2311,2305
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5593字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2008.12.006

摘要

针对复杂背景条件下图像序列中运动多目标跟踪问题,提出一种基于动态显著性特征的粒子滤波多目标跟踪算法,该算法借鉴心理学中关于视觉注意的研究成果,综合目标的灰度、细节和运动特性形成稳健的动态显著性特征,用来作为粒子滤波的状态向量.由于该算法中的显著性特征来源于目标的多种底层特性,因此算法具有很强的稳健性,同时,粒子滤波可实现非线性非高斯状态空间模型的最优估计.故而,该算法能够同时处理多个目标跟踪过程中的航迹管理问题,以及目标出现、消失、合并、分裂、被障碍物遮挡等问题.实验结果表明,该算法能够很好地实现复杂图像序列中的多目标跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鹿小莺		8	53	2.0	7.0