基于多特征选择及粒子滤波的目标稳健跟踪

研究机器人视觉问题,目标跟踪是当前计算机视觉及图像处理领域研究的热点问题,具有广泛的应用价值。目标建模是目标跟踪中的关键技术,目标模型的好坏直接影响到跟踪算法的性能。在复杂的场景中,尤其是背景与目标区分度较低的情况下采用图像单一特征建模往往无法取得理想的跟踪效果。提出一种多特征选择及粒子滤波的目标跟踪方法,以粒子滤波为跟踪框架,采用颜色和纹理特征对目标进行建模以减弱复杂背景的影响;跟踪过程中,通过对数似然比方法在线选择能区分目标和背景的最佳特征来描述目标,并更新目标模型以适应目标周围背景的变化,并进行仿真。结果表明方法在复杂背景的情况下具有鲁棒性和快速性。