利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法

• 作者: 党正阳 张恒汝 马圆媛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 视觉目标跟踪 多特征运动模型 混沌粒子滤波器 VOT17数据集 遮挡 运动模糊
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3500-3503,3511
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.06.0244

摘要

随着摄像终端的增多以及自动视频分析需求量的增大,针对视频序列中存在突然运动、遮挡、运动模糊等干扰因素时传统视觉目标跟踪方法很难获得鲁棒性高、精确稳定的目标跟踪的问题,提出了利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法.首先,基于非线性动力学预测进行混沌建模,利用混沌映射的梯度优化函数来搜索状态空间以找到参考轨迹;然后设计了一种用于视觉跟踪的混沌粒子滤波器,并改进运动表观模型,引入颜色、纹理和深度的特征完善滤波器的性能;最后,将多特征混沌粒子滤波器与其他视觉目标跟踪方法应用于VOT17和TB数据集进行对比分析,以论证该方法的准确性.结果表明,提出的多特征混沌粒子滤波方法显著减少了粒子数量、搜索空间和滤波器发散,其精度高出其他方法约10％,在突然运动、遮挡和运动模糊等情况下整体性能优于其他几种对比方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张恒汝		8	2	1.0	1.0
2	马圆媛		1	0	0.0	0.0
3	党正阳		1	0	0.0	0.0