視頻目標(biāo)跟蹤濾波算法研究.pdf

1、濾波技術(shù)是視頻跟蹤中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它能夠遞推估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)，從而成為達(dá)到精確跟蹤效果的一個(gè)重要保障。經(jīng)典的卡爾曼濾波僅適用于線性系統(tǒng)，改進(jìn)后的擴(kuò)展卡爾曼濾波和無(wú)跡卡爾曼濾波算法能適應(yīng)非線性系統(tǒng)，然而當(dāng)系統(tǒng)噪聲呈非高斯分布時(shí)，它們的濾波精度將大幅下降。粒子濾波是一種通過(guò)蒙特卡羅仿真方法來(lái)完成一個(gè)貝葉斯遞推過(guò)程的濾波算法。它在非線性和非高斯領(lǐng)域有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。 本文首先介紹了一些常用的基本濾波算法，諸如：卡爾曼濾波、擴(kuò)展卡爾曼濾波、

2、無(wú)跡卡爾曼濾波和粒子濾波等，并通過(guò)仿真分析了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)；其次，本文針對(duì)粒子濾波算法中存在的粒子退化問(wèn)題，用系統(tǒng)重采樣算法對(duì)多項(xiàng)式重采樣算法進(jìn)行改造，從而形成了一種改進(jìn)的重采樣算法。仿真結(jié)果表明，該改進(jìn)算法的性能要優(yōu)于其他常用的重采樣算法；同時(shí)，本文研究了幾種改進(jìn)的粒子濾波算法，其中重點(diǎn)放在了基于最小偏度采樣的無(wú)跡粒子濾波算法上，通過(guò)仿真分析了各種算法的優(yōu)劣；最后，本文把SIR粒子濾波和基于最小偏度采樣的無(wú)跡粒子濾波算法結(jié)合了起來(lái)，