基于多新息Kalman滤波的TLD改进算法

• 作者: 刘毛毛 吕国宏 焦蓬斐 秦品乐 苗启广
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 跟踪检测学习 多新息kalman滤波
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 页码范围: 592-598
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2016.03.020

摘要

针对跟踪检测学习(tracking learning detection,TLD)跟踪算法中目标被遮挡后跟踪失败以及跟踪精度不高的问题,本文提出基于多新息Klaman滤波的TLD改进算法,在原始TLD跟踪算法的基础上加入了多新息Klaman滤波算法.改进算法对跟踪目标建模,将TLD跟踪算法的结果作为系统当前状态的观测值,结合多新息Kalman滤波算法的预测值,最优化检测结果,作为当前帧中目标的跟踪位置.通过实验对原始TLD和改进后的TLD算法进行比较,通过在标准测试序列的实验验证,加入多新息Kalman滤波的TLD改进算法与原始TLD算法相比,其跟踪误差更小,而且实现了对跟踪目标被遮挡后的位置预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗启广	西安电子科技大学计算机学院	60	939	16.0	29.0
2	刘毛毛	中北大学计算机与控制工程学院	7	43	4.0	6.0
3	吕国宏	中北大学计算机与控制工程学院	4	39	4.0	4.0
4	秦品乐	中北大学计算机与控制工程学院	48	248	8.0	13.0
5	焦蓬斐	中北大学计算机与控制工程学院	4	23	3.0	4.0