本文關(guān)鍵詞：基于混合粒子濾波和稀疏表示的目標跟蹤算法

  更多相關(guān)文章： 粒子濾波 稀疏表示 目標跟蹤 局部空間信息 局部二元模式(LBP)

【摘要】：針對圖像序列中的運動目標在跟蹤過程中易受到光照等復(fù)雜環(huán)境、外觀變化及部分遮擋影響的問題,提出基于全局信息和局部信息的混合粒子濾波算法.將目標的局部二元模式紋理特征引入粒子濾波算法,通過稀疏編碼目標子塊,充分利用目標的局部空間信息,并結(jié)合全局信息以確定當(dāng)前幀中目標的位置.在跟蹤過程中實時更新模板,這在一定程度上提高算法的魯棒性.實驗表明在目標處于復(fù)雜環(huán)境中算法能達到較理想的跟蹤效果.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子濾波 稀疏表示 目標跟蹤 局部空間信息 局部二元模式(LBP)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 目標跟蹤是機器視覺領(lǐng)域的一個重要研究內(nèi)容,目標跟蹤方法大致分為兩類:基于濾波和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的跟蹤方法、基于目標表示法和位置的跟蹤方法[1].第一類的典型算法為卡爾曼濾波[2],它在很多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用.Vijay等[3]提出使用中值濾波和二值化檢測和提取移動目標,然后使用卡爾曼

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