基于联合特征的边缘粒子滤波目标跟踪算法研究

• 作者: 刘教民 孟军英 韩明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 目标跟踪 边缘粒子滤波 核概率密度估计 卡尔曼滤波算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1906-1911,1916
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.06.070

摘要

针对采用单一特征建立的动态空间模型与实际系统差距较大,从而使估计误差增加的问题,通过将系统的状态参数引入颜色特征模型中,与颜色特征参数一起构成系统状态空间向量,提出了一种联合颜色状态特征的优化目标跟踪算法.应用Rao-Blackwellization算法思想,由Kalman线性滤波方法解析处理线性的颜色特征转移和更新过程;而目标位置参数采用粒子滤波进行估计,提高了视频目标跟踪的精度和实时性.通过与其他相似算法的比较实验结果可以看出,算法在环境亮度发生变化、目标遮挡等情况下,仍能够保持较高的跟踪精度,既提高了跟踪系统的鲁棒性,又保证了算法的实时性,优于传统的单一特征视频跟踪算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟军英	石家庄学院计算机科学与工程学院	12	116	7.0	10.0
2	韩明	燕山大学信息科学与工程学院	9	103	6.0	9.0
3	刘教民	燕山大学信息科学与工程学院	10	95	5.0	9.0