融合结构信息的粒子滤波均值偏移跟踪算法

摘要：

粒子的退化现象是粒子滤波算法中不容忽视的问题,在算法实现过程中需要考虑如何权衡粒子数和实时跟踪.提出一种结合粒子滤波和均值偏移2种算法的改进跟踪算法,只需要4个采样粒子,4个粒子通过均值偏移的方法收敛到局部最大值位置点,通过粒子加权的方式得到目标最终的位置.与传统的粒子滤波算法相比,该算法的计算复杂度大大降低,同时融合了结构信息这一特征,弥补了颜色信息的不足.由于文中算法的粒子总是能收敛到局部的极值,几乎不会出现退化现象,故无需进行重采样和粒子权值的更新.实验结果表明,该算法能在复杂背景下实现对目标的稳健跟踪,满足跟踪的实时性要求.

关键词：粒子滤波、均值偏移、融合、结构信息

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技厅应用基础研究项目2008ly0115-2;四川省教育厅重点资助项目2006A097;国防基础科研项目C1020060355

在线出版日期：2009-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1583-1589