基于粒子濾波和Mean Shift的多特征融合的目標(biāo)跟蹤算法.pdf

1、視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤，這個(gè)課題作為機(jī)器視覺研究的一個(gè)主要分支，它就是對(duì)視場(chǎng)內(nèi)的非靜止的目標(biāo)，如人和車輛等，進(jìn)行實(shí)時(shí)的觀測(cè)，并在這個(gè)基礎(chǔ)上對(duì)把被觀測(cè)對(duì)象按一定方法進(jìn)行分類，然后仔細(xì)分析它們的行為。
　　 為了能夠在連續(xù)的圖像序列中，通過運(yùn)用算法來找到我們的目標(biāo)，那么，該目標(biāo)的特征就必定要提取出來，在后續(xù)的圖像序列每一幀中，找出具有與目標(biāo)特征相似度高的區(qū)域，作為目標(biāo)最終的跟蹤結(jié)果。常用的特征主要有顏色特征，紋理特征，角點(diǎn)特征，SIFT特

2、征等等。
　　 粒子濾波與均值漂移是近年來廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤的算法，這些算法由于時(shí)性好，速度快，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，約束條件少，因此，成為目標(biāo)跟蹤方面的熱點(diǎn)，得以廣泛應(yīng)用。
　　 本文提出的多特征融合的動(dòng)態(tài)粒子濾波與均值漂移算法，從空間點(diǎn)信息和局部信息中考慮了目標(biāo)特征的多樣性。將多特征融合在一起，增強(qiáng)并豐富了對(duì)目標(biāo)的描述，使得跟蹤特性更加穩(wěn)定。在跟蹤算法的選取上，將粒子濾波與均值漂移算法融合并改進(jìn)，動(dòng)態(tài)地設(shè)定啟動(dòng)粒子濾波時(shí)的粒子數(shù)