基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法
来源期刊:控制与决策2016年第7期
论文作者:刘明华 汪传生 王宪伦
文章页码:1231 - 1236
关键词:粒子滤波;目标跟踪;多特征融合;特征可分性;特征稳定性;
摘 要:针对单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题,提出一种基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法.在粒子滤波框架下,通过计算不同特征对目标和背景的可区分性和稳定性,设置重要性权值并自适应选择区分能力强、稳定性好的特征描述目标,建立多特征融合目标模型.在状态转移过程中,给出一种基于特征稳定性度量的选择性模板更新策略,并进行遮挡处理.实验结果表明,所提出的算法能够在复杂场景下鲁棒地跟踪目标.
刘明华1,2,汪传生2,王宪伦2
1. 青岛科技大学信息科学技术学院2. 青岛科技大学机电工程学院
摘 要:针对单一特征目标跟踪算法鲁棒性较差的问题,提出一种基于特征可分性和稳定性度量的多特征融合目标跟踪算法.在粒子滤波框架下,通过计算不同特征对目标和背景的可区分性和稳定性,设置重要性权值并自适应选择区分能力强、稳定性好的特征描述目标,建立多特征融合目标模型.在状态转移过程中,给出一种基于特征稳定性度量的选择性模板更新策略,并进行遮挡处理.实验结果表明,所提出的算法能够在复杂场景下鲁棒地跟踪目标.
关键词:粒子滤波;目标跟踪;多特征融合;特征可分性;特征稳定性;