特征融合和聚类核函数平滑采样优化的粒子滤波目标跟踪方法

针对复杂场景下的目标跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波目标跟踪方法。利用背景加权后的联合直方图描述目标灰度和梯度特征信息,在粒子滤波算法的框架下,设计了一种自适应特征融合观测模型来适应场景的不断变化;同时针对传统粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种基于聚类核函数平滑采样的方法。理论仿真和实际场景的实验结果表明,该算法适应性更强,精度更高,能有效跟踪复杂场景下的运动目标。     

一种多特征融合的粒子滤波跟踪新算法

仅利用单一的目标特征进行跟踪是大多数跟踪算法鲁棒性不高的重要原因。提出了一种有效的多特征融合跟踪方法,该方法同时结合了颜色和运动边缘特征,并通过粒子滤波方法合理地进行概率融合。实验结果表明,算法能够在一种特征受到背景干扰导致目标鉴别能力丧失时,其它特征仍能稳定可靠地跟踪目标,算法简单,鲁棒性高,能够有效适用于复杂背景下的目标跟踪。     

融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪

传统的基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法不能很好地利用跟踪对象的空间结构信息,因此在邻域颜色相似或目标模型微小变化时,不能取得良好的跟踪效果。提出一种融合目标特征和目标空间位置信息的粒子滤波跟踪算法,该算法鉴于目标空间位置包含跟踪对象一定的结构信息,可以和目标特征互为补充,利用定义的融合目标特征和目标空间位置的度量函数来进行跟踪对象相似度度量,以提高跟踪算法的稳健性和精确性。同时针对粒子滤波计算粒子相似度时可并行的特点,运用OpenMP共享存储并行计算进行粒子滤波跟踪的加速。实验表明,基于融合目标特征和空间信息的粒子滤波跟踪算法能得到更鲁棒的跟踪效果,可以有效地提高目标跟踪的速度。     

基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪

在光照和目标形变等外部条件变化的情况下,仅利用目标的单一特征难以鲁棒的跟踪目标。提出了一种基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪算法,在粒子滤波跟踪框架下,用直方图模型表征目标的颜色和边缘特征,通过两种特征后验概率之间的"协作"与"学习"实现特征融合,各种场景的试验结果比较表明,新的融合跟踪算法比仅用单一特征跟踪、现有的多特征融合算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对环境光照和目标背景变化较大的情况更具有优势。     

基于多特征融合的核相关滤波目标跟踪算法

为解决在复杂背景条件下的跟踪不稳定问题,提高目标跟踪的鲁棒性和准确性,研究一种在传统核相关滤波算法的基础上对多特征进行线性融合和多峰值检测更新机制结合的核相关滤波目标跟踪算法,使用多个专家进行评估,充分结合各特征的优势,训练出最优的相关滤波器.通过O T B-2013公开数据集全部视频序列对算法进行验证,该算法准确度能达到81.7％,成功率达到69.2％,验证了该算法能够在旋转、运动模糊、快速运动、形变、光照变化和超出视野等场景下取得较好的结果,是一种稳定的目标跟踪算法.     

融合颜色纹理特征的自适应粒子滤波跟踪算法

针对复杂背景下,尤其是当光照条件发生变化以及目标发生遮挡时容易导致跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法;该算法将RGB颜色直方图和LBP纹理直方图融合起来建立目标参考模型,并且引入Sigmoid函数动态调整两类子特征粒子的权重;仿真结果表明,该算法能在复杂背景下自适应调整两种子特征权重,以克服其中一种特征失效导致的跟踪失败,而且有效地避免了使用单一特征建模的缺点,能够实现更加准确的跟踪。     

基于自适应背景的多特征融合目标跟踪

针对基于单一特征的目标跟踪算法,在复杂情形下,很难准确跟踪目标的问题,提出一种基于自适应背景的多特征融合目标跟踪算法。该算法利用颜色和基于灰度共生矩阵纹理特征表征目标,在粒子滤波的框中,通过分析在不同特征下,粒子空间分布、权值分布,以及特征对背景的区分性,提出一种有效的融合系数计算方法; 根据在跟踪过程中目标外观的变化情况,自适应更新目标模板。在不同场景下的实验结果表明:该算法在不降低实时性的前提下,抗背景干扰能力大幅度提高; 在各种场景下,均具有良好的稳定性和鲁棒性。     

多特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法

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.     

A Multiple Model Tracking Algorithm Based on an Adaptive Particle Filter

The interacting multiple model based on a particle filter fails to meet the requirements of real‐time performance when manoeuvring target tracking by radar due to deficiencies in its high calculation complexity. An improved particle filter based on landscape adaptive particle swarm optimization is proposed. This filter adopts the method of updating inertia weight, using not only local information and global information, but also preventing algorithm trapping in a local optimum, so the filter can find the optimal solution with less iteration. Additionally, an improved tracking model is presented. With the help of systematic resampling, the model can figure out the model index of particles. The experimental results prove that the new tracking algorithm not only improves manoeuvring target tracking accuracy, but also decreases computing complexity.     

基于特征融合的粒子滤波在红外小目标跟踪中的应用

针对红外图像序列中的小目标跟踪问题,在分析红外小目标特点的基础上,提出了一种基于特征融合的粒子滤波目标跟踪算法。该方法利用粒子滤波支持目标特征融合的优点,提出将灰度特征和分形特征相融合,并将融合后的信息用于粒子权值的计算,从而大大提高了跟踪算法的稳健性。实验结果表明,和传统的粒子滤波算法相比,该算法能够更加准确、有效地跟踪红外序列中的小目标。     

粒子滤波目标跟踪算法综述

随着人工智能科学的发展,目标跟踪成为中外学者研究的热点,近年来很多目标跟踪算法相继被提出,其中,经典的卡尔曼滤波算法常被用于目标跟踪领域。然而,在实际情况中,目标跟踪过程常涉及到非线性非高斯问题,由于粒子滤波算法在非线性非高斯系统中有较好的性能,因此将其引入目标跟踪研究领域。针对粒子滤波算法存在的跟踪精度差、实时性不高等问题,近年来国内外学者提出很多改进方法。从特征融合、算法融合和自适应粒子滤波三个方面介绍了相关改进方法的基本思想,展望了粒子滤波算法在目标跟踪领域的发展方向。     

基于粒子滤波的双模图像融合自适应跟踪

针对视频跟踪中仅利用目标的单特征容易导致跟踪失败的问题,提出一种基于粒子滤波的可见光与红外序列图像相融合的自适应目标跟踪算法;该算法在粒子滤波跟踪算法框架下,根据单一信源运动目标序列图像的品质因子,利用自适应加权融合策略重构双模序列图像的特征选择机制,建立了基于自适应融合算法的系统观测概率模型和状态空间层次采样多特征融合跟踪算法,实现了对双模序列图像的融合以及对运动目标的稳健跟踪;跟踪试验结果表明,该算法可以有效实现对运动目标的稳健、准确跟踪。     

基于t-分布粒子滤波器的目标跟踪

针对贝叶斯跟踪中目标状态的预测分布和后验分布,利用序列蒙特卡洛方法,基于多变量t-分布提出了一种新的粒子滤波算法,称之为t-分布粒子滤波器．为了根据样本估计目标状态的概率分布,提出了一种新的ECME算法,并嵌入到t-分布粒子滤波器中．理论分析表明,在t-分布条件下,t-分布粒子滤波器是在样本数量上的渐近最优估计器．在机动目标跟踪实验中,比较了t-分布粒子滤波器、无色卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter)及自助式粒子滤波器(Bootstrap particle filters)的跟踪精度．     

粒子滤波器在机动目标被动跟踪中的应用

为处理机动目标被动跟踪中的非线性非高斯问题,提出了一种基于粒子滤波器的交互多模型（IMM）多观测站跟踪方法。使用转弯率建立了被动跟踪模型,用“蛙跳”处理方式来提高多站被动跟踪问题的可观测性,结合被动跟踪模型,利用非线性粒子滤波方法,对IMM算法进行了改进,提高了对IMM混和密度的近似程度,通过被动跟踪仿真实例,同时使用IMM粒子滤波器（IMM-PF）与IMM扩展卡尔曼滤波器（IMM-EKF）进行跟踪仿真,分析了轨迹跟踪性能,利用均方根误差比较了误差性能。仿真结果表明,与IMM-EKF相比,IMM-PF具有更高的跟踪精度和更快的机动响应速度。     

基于混合采样的多模型机动目标跟踪算法

提出了一种新型的基于混合采样的多模型粒子滤波算法,该算法能够有效降低多模型粒子滤波器的采样粒子数. 文中证明了这种基于混合采样的粒子滤波算法是一种多模型粒子滤波算法. 该算法的计算复杂度与单模型粒子滤波算法相当. 仿真实验表明,与已有的多模型粒子滤波算法相比,算法的计算复杂度大幅降低.     

基于自适应粒子滤波器的物体跟踪

利用分类概念及粒子滤波理论,提出了一种基于自适应粒子滤波器的物体跟踪算法。将Boosting算法引入粒子滤波器,构建了自适应粒子滤波器,该方法首先利用背景信息和目标信息建立特征分类器,将分类器的输出结果作为粒子滤波系统观测的重要信息,进行粒子权值的计算,并在跟踪过程中不断更新特征分类器,从而自适应地更新粒子的权值。实验结果表明,该算法可以根据背景信息的不同自适应地选择特征,对于存在遮挡、形变及背景干扰等情况,依然可以很好地对目标进行稳定跟踪。