一种基于多特征融合的目标跟踪新方法

• 作者: 孙勇成 郑宇杰
• 来源期刊: 信息化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 粒子滤波 log-Gabor滤波
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 14-17,62
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因.文章提出了一种基于粒子滤波框架的多特征融合跟踪方法.该方法以log-Gabor滤波器作为粒子判别级,同时融合局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征和方向梯度直方图(Histograms of Oriented Gradients,HOG)特征在内的粒子加权级,实现目标跟踪.运用log-Gabor滤波器对粒子做出总体评估,同时结合LBP和HOG局部特征对目标做出细节把握,有效突出后验概率分布中的峰值状态.该算法在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力降低时,其他特征仍能稳定可靠的跟踪目标.实验结果表明,该算法能快速去除无效粒子,实现复杂背景下的目标跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙勇成		10	15	2.0	3.0
2	郑宇杰		15	48	4.0	6.0