基于在线学习的自适应粒子滤波视频目标跟踪

作     者：席涛 张胜修 颜诗源 徐晓淼 XI Tao;ZHANG Sheng-xiu;YAN Shi-yuan;XU Xiao-miao

作者机构：第二炮兵工程学院303教研室西安710025 第二炮兵驻211厂军事代表室北京100076 

出 版 物：《光电工程》 (Opto-Electronic Engineering)

年 卷 期：2010年第37卷第6期

页      面：29-34页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：学院青年科技创新项目(XY2009JJB27) 

主　　题：视觉跟踪 自适应模型 增量学习 子空间 粒子滤波 

摘      要：传统的粒子滤波视觉跟踪算法采用固定模型和大量粒子表征目标后验概率,不能满足复杂条件下的视频目标实时跟踪。为了提高跟踪的鲁棒性和稳定性及计算效率,本文提出将自适应状态演化方程和在线增量学习观测似然模型嵌入到粒子滤波算法;并采用在线自动调整粒子数目的策略,提高粒子滤波视觉跟踪的计算效率。室内外实验结果表明,文中提出的视觉跟踪算法不仅能准确、高效地跟踪序列图像中的运动目标,而且对光照、姿态变化引起的目标表观变化具有良好的鲁棒性。