一种简单有效的特征融合粒子滤波跟踪算法

粒子滤波算法是解决非高斯非线性条件下目标跟踪的实用算法,其优点在于能够融合目标的多种特征信息.灰度分布特征和直方图分布特征是灰度图像的重要特征,其各自的优点突出但也都存在一定的应用局限,只采用其中的单一特征往往不能得到稳定的跟踪结果.因此,提出一种将两种特征相融合的粒子滤波跟踪算法,将特征匹配的相似度融合到粒子权值的计算中,在保持特征原有优点的同时,利用二者的互补性,提高跟踪过程的稳定性.实验结果表明,采用灰度分布与直方图分布特征相融合的粒子滤波算法能更有效地跟踪目标.

Simple and effective object tracking based on data fusion particle filter