文献类型：期刊文章

作　　者：孟军英[1] 刘教民[2] 韩明[2]

机构地区：[1]石家庄学院计算机科学与工程学院,石家庄050035 [2]燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：河北省自然科学基金资助项目(F2012208004);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD20132013)

年　　份：2015

卷　　号：32

期　　号：6

起止页码：1906-1911

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对采用单一特征建立的动态空间模型与实际系统差距较大,从而使估计误差增加的问题,通过将系统的状态参数引入颜色特征模型中,与颜色特征参数一起构成系统状态空间向量,提出了一种联合颜色状态特征的优化目标跟踪算法。应用Rao-Blackwellization算法思想,由Kalman线性滤波方法解析处理线性的颜色特征转移和更新过程;而目标位置参数采用粒子滤波进行估计,提高了视频目标跟踪的精度和实时性。通过与其他相似算法的比较实验结果可以看出,算法在环境亮度发生变化、目标遮挡等情况下,仍能够保持较高的跟踪精度,既提高了跟踪系统的鲁棒性,又保证了算法的实时性,优于传统的单一特征视频跟踪算法。

关 键 词：目标跟踪 边缘粒子滤波  核概率密度估计  卡尔曼滤波算法

分 类 号：TP391.4] TP301.6[计算机类]