基于粒子濾波的運動目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、視頻目標(biāo)跟蹤技術(shù)廣泛的應(yīng)用在軍事制導(dǎo)、人機(jī)交互和機(jī)器人視覺導(dǎo)航等方面,是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向。視頻目標(biāo)跟蹤是后續(xù)的視頻分析和理解的基礎(chǔ)。雖然人們已經(jīng)提出了許多有效的視頻目標(biāo)跟蹤算法,但是在實際應(yīng)用中,由于受到目標(biāo)遮擋、背景變化、陰影干擾等因素的影響,導(dǎo)致目標(biāo)跟蹤的效果不太理想,因此設(shè)計適合任何復(fù)雜環(huán)境的目標(biāo)跟蹤算法仍然是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
　　 在運動目標(biāo)檢測方面,分析比較了運動目標(biāo)檢測的常用方法,通過實驗重點研

2、究了幀問差分法和背景差分法的優(yōu)缺點,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一種線性預(yù)測的背景更新算法,該算法綜合運用了幀間差分法和背景差分法的優(yōu)點,自適應(yīng)更新背景模型,提高了背景更新的魯棒性,能夠準(zhǔn)確可靠地對運動目標(biāo)進(jìn)行檢測。
　　 在運動目標(biāo)跟蹤方面,首先提出一種基于綜合直方圖特征的粒子濾波跟蹤算法,該算法融合了顏色直方圖和梯度方向直方圖的特征,能夠更加精確地表征目標(biāo),較大地提高了視頻目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確度和魯棒性。然后深入研究了Camshift跟蹤算

3、法,并通過實驗對其優(yōu)缺點進(jìn)行了驗證。最后綜合考慮粒子濾波和Camshift在目標(biāo)跟蹤中的優(yōu)缺點,提出一種通過Camshift算法優(yōu)化粒子濾波的目標(biāo)跟蹤改進(jìn)算法,在一定程度上滿足了實時性和準(zhǔn)確性的要求;同時設(shè)計了相似顏色干擾和目標(biāo)丟失情況的判斷函數(shù),當(dāng)目標(biāo)處于這兩種情況下,不再采用Camshift算法進(jìn)行優(yōu)化并通過增加粒子數(shù)目擴(kuò)大搜索范圍的措施來實現(xiàn)精確跟蹤的目的,從而在一定程度上提高了算法的魯棒性。
　　 基于上述算法,利用自行