基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

被引：7

作者：

张苗辉 ^{[1
,2
]}

刘先省 ^{[1
]}

机构：

[1] 河南大学图像处理与模式识别研究所

[2] 上海交通大学自动化系

来源：

光电子激光. | 2010年 / 21卷 / 06期

关键词：

无味卡尔曼滤波(UKF); 粒子滤波; 视频目标跟踪; 颜色直方图;

D O I：

10.16136/j.joel.2010.06.030

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。

引用

页码：924 / 929

页数：6

共 6 条

[1] 活动轮廓模型目标跟踪算法综述 [J].