使用特征融合的多级别MS-PF目标跟踪算法

• 作者: 周书仁 汤贝 蔡碧野
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 均值漂移 粒子滤波 分级策略 特征融合 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 图形、图像与其它
• 页码范围: 397-402
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6396字
• 语种: 中文

摘要

提出一种改进的结合均值漂移与粒子滤波(MS-PF)的跟踪算法,通过分级策略将目标跟踪分为直接跟踪、微调和搜索三个级别,实现了均值漂移和粒子滤波的动态结合.针对传统跟踪算法特征单一的缺陷,在目标跟踪过程中自适应的融合了颜色和纹理特征,同时引入粒子群优化算法对粒子滤波进行优化.实验结果表明,采用分级的MS-PF算法能对粒子的产生和数量进行严格控制,提高了算法的实时性和通用性,在复杂环境中,尤其是在光照发生变化时,基于特征融合的思想使得算法更具鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周书仁	长沙理工大学计算机与通信工程学院	41	325	11.0	15.0
2	蔡碧野	长沙理工大学计算机与通信工程学院	18	66	6.0	7.0
3	汤贝	长沙理工大学计算机与通信工程学院	1	0	0.0	0.0