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陈林辉 《计算机光盘软件与应用》2014,(15):98-101
对运动目标进行跟踪,常采用粒子滤波跟踪算法。本文为了减少相似背景像素点及光照变化对机动目标跟踪的干扰,采用了基于目标纹理特征和颜色特征融合的自适应粒子滤波算法,通过采用了不同的状态转移模型和观测模型,该模型优点在于能够根据不同的实验环境给出相应的实验方案。试验证明,该算法在跟踪的性能和鲁棒性方面的改进。 相似文献
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针对特定行人目标跟踪,提出了一种融合粒子滤波的多特征特定行人检测追踪方法。该方法借鉴空间金字塔匹配模型将行人在空间上进行划分,然后融合颜色特征和局部三值模式(LTP)纹理特征,提取目标行人各子区域信息,最后结合粒子滤波来综合判断目标行人的位置。实验结果显示,本文方法能够有效区分目标与背景,同时在目标行人被遮挡的情况下,算法能够有效跟踪。
相似文献
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提出了一种基于自适应特征融合的粒子滤波跟踪算法,用于解决传统的粒子滤波跟踪方法在复杂背景下容易跟踪失败的问题。该算法选取颜色特征和边缘特征来描述目标,并通过粒子滤波进行特征融合,根据可靠性因子调整各特征的权值系数;在跟踪过程中,随着目标自身形变,自适应更新目标模板。实验结果表明,在复杂背景下以及受到遮挡时,本算法能够准确稳健地跟踪目标。 相似文献
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空间直方图融合了目标的颜色信息和颜色的空间分布信息,比传统的颜色直方图更具有目标鉴别能力。在基于粒子滤波算法的目标跟踪系统框架中,采用简单的随机漂移模型表示系统状态模型,通过空间直方图的相似度定义来建立系统观测概率模型,提出一种基于空间直方图的粒子滤波目标跟踪算法。实验结果表明,相比传统的基于颜色直方图的粒子滤波算法,提出的算法具有更好的鲁棒性。 相似文献
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针对目标在运动过程中存在遮挡、光照变化、背景因素等复杂情况下的跟踪问题,提出了一种多特征融合的跟踪算法;利用背景加权后的联合直方图来描述目标的灰度和纹理特征信息,提出一种多帧加权组合的模板更新策略,对模板特征分布进行自适应更新,基于当前粒子特征信息可信度加权设计了一种自适应特征融合观测模型,并结合到粒子滤波算法中,从而提高了跟踪算法的场景适应能力;实验结果表明;与基于单一特征的算法相比,该算法的适应性更强,能有效跟踪复杂场景下的运动目标. 相似文献
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通过将动态贝叶斯网络模型应用到人体目标跟踪中,提出了一种多特征融合跟踪算法。该方法基于动态贝叶斯网络建立状态模型,分别针对形变、遮挡、有干扰三种情况提取运动中人体的颜色和梯度特征,利用粒子滤波方法对颜色特征和梯度特征进行融合。实验表明,提出的多特征跟踪算法能较好地解决复杂环境下的目标跟踪问题,相比传统的利用单一目标特征的跟踪算法具有更好的鲁棒性和准确性。 相似文献
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研究可见光的视频运动目标跟踪问题。运用粒子滤波进行视频图像的目标跟踪时,目标特征的选择较为重要。传统的基于颜色特征的粒子滤波跟踪,在背景与目标的颜色分布相同时容易出现目标丢失现象。运动和颜色的融合信息为特征,在包含目标的局部区域内进行光流计算,并定义运动观测为粒子的运动像素数量。在粒子滤波框架下将运动观测融入到重要性抽样函数中,扩大预测样本与观测似然峰值的重叠区域;以运动和颜色的融合信息形成联合观测似然函数,并根据它们单独观测的质量自适应地确定各自权重。实验结果表明,改进的跟踪算法在背景存在颜色干扰时的鲁棒性和目标发生机动时的准确性均有提高。 相似文献
10.
基于梯度方向直方图特征的运动目标跟踪算法在遇到目标遮挡或运动过快时容易丢失目标,基于粒子滤波跟踪算法虽有较强的抗遮挡能力,但存在着计算量大、实时性差等问题.针对这些情况,提出一种融合的跟踪方法:正常情况下基于目标梯度方向直方图特征跟踪目标,当候选目标相似度小于设定阈值时,自动切换到粒子滤波跟踪算法.实验结果显示本算法有效地解决了目标遮挡或运动过快时的丢失问题,同时减轻了粒子的退化现象,提高了算法的实时性,并在图像对比度较低情况下能较好的跟踪目标. 相似文献