基于權(quán)值優(yōu)化的粒子濾波算法研究及其在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用.pdf

1、智能視頻監(jiān)控中目標(biāo)跟蹤技術(shù)是一項(xiàng)較為核心的技術(shù)，該技術(shù)目前已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問(wèn)題，在安全監(jiān)控、人機(jī)交互、交通監(jiān)測(cè)和軍事指導(dǎo)等眾多領(lǐng)域擁有廣闊的前景和巨大的實(shí)用價(jià)值。由于粒子濾波技術(shù)在解決非線性非高斯問(wèn)題上的優(yōu)勢(shì)，與目標(biāo)跟蹤環(huán)境的實(shí)際情況非常吻合，而被學(xué)者們引入到目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域。然而粒子濾波算法存在粒子退化的問(wèn)題，后來(lái)人們提出重采樣過(guò)程，雖然解決了這一問(wèn)題但帶來(lái)了新的問(wèn)題——粒子多樣性的缺失，導(dǎo)致樣本貧化和增大計(jì)算量的問(wèn)題，對(duì)長(zhǎng)時(shí)

2、間目標(biāo)跟蹤精度的影響尤為嚴(yán)重。
　　針對(duì)上述樣本貧化的問(wèn)題，本文分析了粒子濾波算法的基本理論，并對(duì)存在的該問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究，通過(guò)優(yōu)化粒子權(quán)值的方法提出一種基于權(quán)值優(yōu)化的粒子濾波算法，并將優(yōu)化的算法應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤過(guò)程中。
　　本文首先介紹了目標(biāo)跟蹤中目標(biāo)表示方法、目標(biāo)特征提取以及目標(biāo)跟蹤算法等相關(guān)技術(shù)為后續(xù)目標(biāo)跟蹤提供技術(shù)基礎(chǔ)。其次詳細(xì)論述了粒子濾波的相關(guān)理論進(jìn)而提出基于權(quán)值優(yōu)化的粒子濾波算法，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明該算法的有