基于壓縮粒子濾波的改進(jìn)目標(biāo)跟蹤算法研究.pdf

1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)已經(jīng)成為航空航天、智能監(jiān)控、安全管理、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域發(fā)展的必要手段。隨著應(yīng)用越來越廣泛，對目標(biāo)跟蹤技術(shù)性能的要求也越來越高。而跟蹤過程中存在的目標(biāo)遮擋、尺度變化、光照變化等問題又是影響跟蹤效果的重要因素。因此，為解決因目標(biāo)遮擋和尺度變化造成的跟蹤魯棒性下降的問題，論文提出了基于分塊的壓縮粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法和基于窗口更新的分塊壓縮粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法來解決上述兩個問題。
　　粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法利用概率估計的方式在跟蹤

2、過程中可以較好地處理目標(biāo)部分遮擋，但跟蹤的準(zhǔn)確性會隨著粒子數(shù)目的增加而急劇增加，造成該算法在實(shí)際跟蹤場景中應(yīng)用的局限性。而基于壓縮感知的目標(biāo)跟蹤算法是通過對原始圖像的特征進(jìn)行壓縮提取，使得高維的目標(biāo)特征降低到低維，因此在進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的過程中運(yùn)算的效率將大大提升。
　　考慮到實(shí)際應(yīng)用中存在目標(biāo)被遮擋的情況，上述所提及的兩種算法可以達(dá)到理論上的互補(bǔ)，論文在上述兩種算法的基礎(chǔ)上提出了一種基于分塊的壓縮粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法用于解決跟蹤中的

3、遮擋問題。改進(jìn)算法是將壓縮感知理論應(yīng)用到粒子濾波框架下，同時考慮到目標(biāo)遮擋情況的復(fù)雜性，提出了目標(biāo)分塊匹配機(jī)制，對目標(biāo)進(jìn)行分塊后根據(jù)子塊的相似度信息判斷子塊遮擋情況，在模板更新階段對被遮擋的子塊不進(jìn)行更新，此外在目標(biāo)特征提取時使用了改進(jìn)的包含空間信息的顏色特征提取方法，更加精確地描述目標(biāo)。通過上述的改進(jìn)，一定程度上緩解了目標(biāo)因?yàn)楸徽趽醵霈F(xiàn)的跟蹤偏移甚至跟蹤丟失的問題。
　　在實(shí)際的跟蹤過程中，目標(biāo)遮擋的同時往往伴隨著目標(biāo)尺寸的變

4、化。因此論文在上述改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上對跟蹤過程中目標(biāo)尺寸發(fā)生變化的情況進(jìn)行了討論，并提出了基于窗口更新的分塊壓縮粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法。該算法將窗口的自動更新機(jī)制融入到目標(biāo)跟蹤的過程中，在跟蹤過程中設(shè)定多個匹配窗口，尋找模板匹配度最高的目標(biāo)窗口的中心位置作為目標(biāo)跟蹤的最終位置信息。由于算法改進(jìn)是在分塊壓縮粒子濾波目標(biāo)跟蹤算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，因此可以同時解決目標(biāo)尺寸變化以及遮擋的問題。
　　通過理論和仿真實(shí)驗(yàn)對論文所提兩種改進(jìn)算法進(jìn)行了