一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法

被引：6

作者：

李沫 ^{[1
]}

郝伟博 ^{[2
]}

范哲意 ^{[1
]}

刘志文 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京理工大学信息与电子学院

[2] 中国信息安全产品认证中心

来源：

中国电子科学研究院学报 | 2013年 / 8卷 / 06期

关键词：

视频目标跟踪; 粒子滤波; 分块直方图; 积分直方图; Mean Shift; Gabor小波;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

为了提高视频运动目标跟踪的准确性和实时性,提出一种改进的粒子滤波和Mean Shift联合跟踪算法。针对传统粒子滤波跟踪算法中颜色直方图观测模型存在的局限性,提出了一种基于分块颜色直方图的观测模型描述方法,并根据该分块直方图的特点,重新设计了粒子权值的更新策略;针对粒子滤波算法实时性差的问题,提出了一种基于积分直方图的颜色特征快速计算方法,极大地降低了算法的运算量;为了降低相似背景干扰对跟踪效果的影响,提出了一种基于Gabor幅度谱的Mean Shift跟踪算法,并利用改进的Mean Shift算法对粒子滤波跟踪结果进行优化,提高了跟踪算法在复杂背景下的搜索能力。实验结果表明了算法的有效性。

引用

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