基于递推估计和上下文更新的鲁棒单目标跟踪方法

• 作者: 余梅生 吴聪 杨建辉
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 递推估计 上下文信息 目标跟踪 粒子滤波 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 106-112
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2017.01.016

摘要

针对杂乱背景和光照变化等容易使目标跟踪产生漂移的问题,提出一种基于递推估计和上下文更新的鲁棒目标跟踪方法,该方法是颜色粒子滤波目标跟踪的有效扩展.通过建立颜色粒子滤波跟踪的通用框架,利用上下文信息分配目标外观变化的置信度,在重采样阶段,采用递推估计从其外观相似度分数计算的权重选择粒子,并初始化异常粒子.形变和光照变化的视频测试表明,该方法可以克服光照变化和背景的影响,递推估计可以处理偏离整体估计的异常粒子.相比于标准颜色粒子滤波、粒子随机搜索法等方法,该方法在跟踪框中心误差和平均重叠方面均优于其他方法,在鲁棒性和准确性方面具有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余梅生	燕山大学信息科学与工程学院	26	147	6.0	10.0
2	杨建辉	周口师范学院数学与统计学院	18	70	3.0	8.0
3	吴聪	周口师范学院计算机科学与技术学院	18	76	4.0	8.0