基于三维在线表观模型的粒子滤波目标跟踪算法

提出的基于三维在线表观模型的粒子滤波目标跟踪算法,以目标的独立特征为基础,分别从空域和时域对目标进行描述,构建目标的三维表观模型,并通过多重线性空间理论表达目标表观随时间推移引起的变化,实现模型的在线增量更新。采用粒子滤波方法,对每个独立线索分别进行在线权重估计,通过多线索的融合实现动目标的稳定跟踪。三维在线表观模型和在线跟踪机制使跟踪模型对目标与背景的在线区分能力得到进一步增强,保证了算法在目标表观变化时的跟踪稳定性。通过多种目标表观复杂变化的场景验证,均取得了良好跟踪效果。