复杂情形下目标跟踪的自适应粒子滤波算法

该文提出一种自适应粒子滤波算法。首先建立目标的颜色模型,提出基于加权颜色分布图的目标颜色模型。采用该模型计算目标模板与粒子区域的相似程度,以此作为对目标物体定位的依据,使目标定位更加合理有效;进而在滤波过程中,针对粒子退化问题,提出基于mean-shift迭代的粒子重抽样方法,形成对抽样粒子集的自适应调节,提高了粒子质量,有效降低了粒子数量。最后,进行了对大机动快速运动的小目标和被严重遮挡目标的跟踪实验,结果表明该算法具有较强的鲁棒性。