针对复杂背景下视觉目标跟踪问题,提出了一种基于多特征融合和改进建议分布函数的粒子滤波目标跟踪算法。为了解决单一特征跟踪稳定性差的问题,该方法在构造粒子滤波算法观测似然函数的过程中,综合利用颜色、梯度和纹理特征,并给出一种有效的特征权值自适应分配策略。针对传统建议分布函数无法利用观测信息的缺陷,提出了一种基于PSO算法的建议分布函数,有效地抑制了粒子退化现象。实验采用复杂地面环境下的多组图像序列,结果表明该算法的有效性。
目标跟踪 粒子滤波 多特征融合 建议分布 PSO算法 target tracking particle filter multi-features fusion proposal distribution PSO algorithm
南阳师范学院 物理与电子工程学院,河南 南阳 473061
针对一般粒子滤波算法容易受到相似背景干扰和遮挡影响的问题,提出一种新的融合反馈的改进粒子滤波跟踪算法。该算法将最近的观测信息融入建议分布函数,便于粒子搜索目标最可能的位置,根据相对位移的变化自适应调整跟踪窗口尺度的变化,降低了计算的复杂度,一定程度上保持了粒子的多样性。实验结果表明：该算法有效地解决了遮挡、相似背景混乱以及目标尺寸变化问题,整体跟踪性能优于粒子滤波算法。
粒子滤波 观测信息 建议分布 自适应尺度变化 particle filter observation information proposal distribution adaptive change of size
1 西安电子科技大学 电路CAD研究所, 西安 710071
2 中国科学院西安光学精密机械研究所, 西安 710119
用积分直方图技术提出了一种低复杂度的粒子滤波跟踪方法和基于积分颜色直方图的观测似然模型.采用积分方向直方图建立一个检测响应图，用其上的观测信息构建建议分布函数，在状态空间中似然概率较大的子空间中进行粒子采样.仿真结果表明，在采用大量粒子跟踪大目标时，提出的跟踪方法的计算复杂度明显低于直方图直接提取的粒子滤波方法， 而且在光照变化的条件下，比采用传统颜色MeanShift的跟踪方法准确.
视觉跟踪 粒子滤波 建议分布函数 积分直方图 颜色直方图 方向直方图 Visual tracking Particle filtering Proposal distribution Integral histogram Color histogram Orientation histogram
针对传统粒子滤波的建议分布没有利用到当前观测信息的不足，本文提出了一种基于运动检测以改进建议分布的粒子滤波跟踪方法。该方法利用系统的状态转移密度分布，结合目标当前时刻的运动信息共同决定目标的先验分布。首先从一阶自回归的状态转移模型中生成部分粒子，然后采用单高斯背景建模进行局部运动检测，在检测到的运动区域中采样其余粒子，由此得到粒子的先验分布。用该方法分别对动态背景和存在完全遮挡情况下的运动目标进行跟踪，实验结果表明该方法有较高的跟踪精度和较强的稳定性。
计算机视觉 粒子滤波 目标跟踪 建议分布 运动检测 computer vision particle filter target tracking proposal distribution motion detection
