基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪

• 作者: 何小海 王正勇 田刚 赵康 郑新波
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 重采样 自适应融合 模板更新
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 875-882
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 6392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.05.013

摘要

针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院	395	2334	21.0	30.0
2	王正勇	四川大学电子信息学院	126	539	12.0	17.0
3	赵康	四川大学电子信息学院	9	28	3.0	4.0
4	郑新波		7	6	2.0	2.0
5	田刚		10	15	2.0	3.0