应用颜色与光流特征的粒子滤波的视频跟踪

在视频跟踪系统中,为了在连续帧的图像空间中找到移动目标的坐标、速度、大小以及旋转等状态信息,并且为了克服单一特征表征造成的可分性差的问题,提出了在3层粒子框架下的基于颜色和运动特征的滤波算法.首先,分析并提出了目标候选模式和原型之间的颜色特征和光流特征的相似度测量方法.然后,通过首层位置粒子的衍生算法使得颜色与光流特征应用于不同层次的粒子中,从而解决了多特征测量的融合问题.实验结果表明,本算法在无遮挡时能够不丢失地跟踪目标,正确地估计目标状态,并据此自适应地调整跟踪窗口的位置、大小和方向;在有遮挡时,算法能正确地预测目标位置并在目标重新出现后能够及时捕捉目标继续跟踪;本算法的位置跟踪的相对误差精度约10%.