基于粒子濾波的行人跟蹤.pdf

1、目標跟蹤技術(shù)是智能視頻處理領(lǐng)域中核心的視頻內(nèi)容分析技術(shù)。視頻中行人目標的跟蹤在場景監(jiān)控、人機交互、行為識別等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。視頻場景的復雜性和行人運動的多變性給目標跟蹤帶來極大的挑戰(zhàn)，成為當前視頻目標跟蹤研究領(lǐng)域中的熱點和難點。粒子濾波算法是貝葉斯濾波估計框架下的目標跟蹤算法，即使在非線性、非高斯的動態(tài)系統(tǒng)中仍然有良好和穩(wěn)定的性能，因此在視頻行人跟蹤中得到廣泛運用。本文主要研究了攝像機固定的場景下粒子濾波在單目標和多目標的視頻行

2、人跟蹤中的應(yīng)用，最終提出并實現(xiàn)了一種基于粒子濾波的多目標行人跟蹤算法。
　　目標檢測是目標跟蹤的基礎(chǔ)，本文首先研究了前景目標的檢測和提?。菏褂没旌细咚贡尘澳Ｐ瞳@取前景掩模，對前景掩模做陰影消除和形態(tài)學處理，然后進行連通分量的提取，完成了復雜的背景中對前景目標的檢測和提取。
　　對于單目標的行人跟蹤，本文研究與比較了經(jīng)典的均值漂移和粒子濾波方法在復雜場景中的跟蹤效果，并研究與實現(xiàn)了一種均值漂移嵌入的粒子濾波（MSEPF）跟蹤算

3、法。實驗結(jié)果表明MSEPF算法能更好地解決目標碰撞的問題，可以勝任室外復雜場景中的單目標行人跟蹤。
　　針對多目標行人跟蹤的任務(wù)，提出了一種基于粒子濾波的多目標跟蹤算法。算法使用團塊跟蹤的框架，以團塊列表的形式實現(xiàn)多目標跟蹤：前景目標在復雜的背景中被仔細地檢測與提取，以獲取前景目標的團塊列表；使用MSEPF跟蹤算法更新團塊參數(shù)，在目標遮擋、碰撞時準確地跟蹤；對行人目標的隨機出現(xiàn)、消失、合并、分裂等情況，提出了相應(yīng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，維