基于改进粒子滤波的稀疏子空间单目标跟踪算法

摘要：

针对单目标跟踪问题,提出基于改进粒子滤波的稀疏子空间单目标跟踪算法.在改进的粒子滤波中提出将样本分为正、负和过渡样本,减小粒子退化带来的影响,通过仿真实验验证改进粒子滤波器可提高目标跟踪的鲁棒性.仿照人眼视觉神经系统,将稀疏子空间引入粒子滤波中,建立一个稀疏最优化模型,获得稀疏矩阵,稀疏子空间有针对性地对目标进行聚类,得到聚类中心位置实现目标跟踪.经过在相同视频序列实验与基本粒子滤波同mean-shift算法目标跟踪的实验对比可知,单目标跟踪的快速性和鲁棒性得到了很大提高.

关键词：目标跟踪、贝叶斯滤波、粒子滤波、稀疏子空间、过渡样本、聚类中心

所属期刊栏目：41

分类号：TN911.1-34;TP18

资助基金：国家自然科学基金61203343;河北省自然科学基金E2014209106;河北省高等学校科学技术研究青年基金项目QN2016102, QN2016105

在线出版日期：2018-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：10-13