多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

摘要：

针对跟踪过程中目标形态不断变化或部分遮挡导致鲁棒性差的问题,提出一种基于多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法.该算法从视觉特征集中选取了描述能力强的2种特征,并将其按照与目标模型的多尺度相似度进行线性融合；为了减小跟踪漂移,通过计算当前目标模型与初始目标模型的多尺度相似度自适应地更新目标模型.大量仿真实验结果表明,文中算法可以鲁棒地跟踪到部分遮挡和形态变化的运动目标.

关键词：粒子滤波、自适应、特征融合、多尺度相似度(MSBRS)、模板更新

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然科学基金CSTC2009BB3192

在线出版日期：2012-04-27（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：97-103