基于混合粒子滤波和稀疏表示的目标跟踪算法

发布时间：2017-09-13 11:06

  本文关键词：基于混合粒子滤波和稀疏表示的目标跟踪算法

  更多相关文章： 粒子滤波 稀疏表示 目标跟踪 局部空间信息 局部二元模式(LBP)

【摘要】：针对图像序列中的运动目标在跟踪过程中易受到光照等复杂环境、外观变化及部分遮挡影响的问题,提出基于全局信息和局部信息的混合粒子滤波算法.将目标的局部二元模式纹理特征引入粒子滤波算法,通过稀疏编码目标子块,充分利用目标的局部空间信息,并结合全局信息以确定当前帧中目标的位置.在跟踪过程中实时更新模板,这在一定程度上提高算法的鲁棒性.实验表明在目标处于复杂环境中算法能达到较理想的跟踪效果.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【关键词】： 粒子滤波 稀疏表示 目标跟踪 局部空间信息 局部二元模式(LBP)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 目标跟踪是机器视觉领域的一个重要研究内容,目标跟踪方法大致分为两类:基于滤波和数据关联的跟踪方法、基于目标表示法和位置的跟踪方法[1].第一类的典型算法为卡尔曼滤波[2],它在很多领域得到广泛应用.Vijay等[3]提出使用中值滤波和二值化检测和提取移动目标,然后使用卡尔曼

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