【摘 要】
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为提高背景混淆下的视频目标跟踪的效果,同时结合视频目标跟踪中状态模型和观测模型的非线性、非高斯特点,提出了一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法.为了获得准确的
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化研究所; 华东理工大学自动化研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61175093)
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为提高背景混淆下的视频目标跟踪的效果,同时结合视频目标跟踪中状态模型和观测模型的非线性、非高斯特点,提出了一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法.为了获得准确的目标颜色模型,采用了一种自适应选取目标颜色直方图的方法.针对光照变化、背景混淆对目标跟踪的影响,提出了在粒子滤波框架下颜色直方图和边缘方向直方图相结合的方法来提高目标跟踪的鲁棒性.实验结果表明,该算法不仅能够对单一或多目标进行有效跟踪,而且在受到类似目标颜色干扰情况下,也能得到较好的跟踪效果.
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