复杂场景下的加权粒子滤波行人跟踪方法

• 作者: 崔宗勇 徐君妍 曹宗杰 罗远庆
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 行人跟踪 粒子滤波 遮挡模型 加权算法
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 934-942
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6076字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2017.07.005

摘要

针对粒子滤波跟踪算法在行人目标遮挡、光线干扰以及背景与行人相似等情形下,目标易发生漂移、跟踪精度不高的问题,本文提出一种加权粒子滤波行人跟踪方法.该方法联合遮挡模型和Online Boosting算法,利用在线学习实时更新强分类器,并结合跟踪时建立的遮挡模型,以及行人运动时与上一次目标位置的距离、相似度等影响因子,对粒子权重进行重新构造,实现了复杂变化场景下的行人自适应跟踪.对PETS-L2S1公共数据集和自有数据集的实验结果表明,本文提出的方法能有效去除目标遮挡、相似背景以及光线突变的干扰,实现稳定、准确、实时的行人跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹宗杰	电子科技大学电子工程学院	21	298	10.0	17.0
2	崔宗勇	电子科技大学电子工程学院	6	19	2.0	4.0
3	徐君妍	电子科技大学电子工程学院	2	5	1.0	2.0
4	罗远庆	电子科技大学电子工程学院	1	5	1.0	1.0