視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、視頻目標(biāo)跟蹤研究是視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要課題，受到國內(nèi)外學(xué)者的普遍關(guān)注，具有廣泛的應(yīng)用前景。在目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域最常用的經(jīng)典濾波算法是卡爾曼濾波和擴(kuò)展卡爾曼濾波，其中前者用于線性系統(tǒng)，后者用于非線性系統(tǒng)。但是對(duì)于非高斯分布噪聲上述兩種濾波方法的濾波性能指標(biāo)就會(huì)下降，甚至出現(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象。由于視覺系統(tǒng)本身具有高度非線性和非高斯性，因此對(duì)相關(guān)的理論和處理技術(shù)的研究具有重要意義，并已成為目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的一種重要的研究發(fā)展趨勢(shì)。粒子濾波是頗具特色的非線性、非高

2、斯的理論。粒子濾波算法是通過蒙特卡羅仿真方法來完成貝葉斯遞推過程的濾波算法。 本文首先分析了基于顏色直方圖的特征描述方法，接著分析了運(yùn)動(dòng)背景條件下具有代表性的跟蹤算法的本質(zhì)和特性，并在此基礎(chǔ)上提出了一種結(jié)合積分直方圖的改進(jìn)粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法。該算法很好的解決了視頻目標(biāo)跟蹤中目標(biāo)在完全遮擋情況下的跟蹤問題，利用積分直方圖快速計(jì)算的方法優(yōu)勢(shì)完成窮盡搜索，提高了算法的實(shí)時(shí)性，并且該方法在目標(biāo)線性或非線性運(yùn)動(dòng)遮擋情況下跟蹤情況都相對(duì)較