自适应模型更新的多特征融合目标跟踪算法

• 作者: 张波 徐克虎 李科
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 目标跟踪 特征融合 粒子滤波 自适应观测模型 高斯方差
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 3118-3120
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对目标在运动过程中存在遮挡、光照变化、背景因素等复杂情况下的跟踪问题,提出了一种多特征融合的跟踪算法；利用背景加权后的联合直方图来描述目标的灰度和纹理特征信息,提出一种多帧加权组合的模板更新策略,对模板特征分布进行自适应更新,基于当前粒子特征信息可信度加权设计了一种自适应特征融合观测模型,并结合到粒子滤波算法中,从而提高了跟踪算法的场景适应能力;实验结果表明；与基于单一特征的算法相比,该算法的适应性更强,能有效跟踪复杂场景下的运动目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李科	装甲兵工程学院控制工程系	12	90	4.0	9.0
2	徐克虎	装甲兵工程学院控制工程系	47	227	8.0	12.0
3	张波	装甲兵工程学院控制工程系	28	162	7.0	11.0