基于遗传算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

粒子滤波器是解决非高斯运动跟踪的一种非常有效的方法，粒子滤波器存在的一个最大的问题是粒子的退化现象，本文中我们提出了一种基于遗传算法的改良粒子滤波器设计方案，以进化设计解决了退化问题，并结合理论与实践证明了其解决粒子退化现象上的优势。     

基于Mean-Shift算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

粒子滤波在无线通信、目标跟踪等非线性、非高斯系统中具有广阔的发展前景,但计算量大、实时性差成为了其在实际中应用的瓶颈。降低粒子滤波算法的复杂度,提高运算速度,设计一种运算速度快、性能可靠、占用硬件资源少的粒子滤波算法器将具有重要的理论和现实意义。本文研究了一种基于Mean-Shift算法的粒子滤波器,这种多目标图象中的指定目标跟踪滤波器具有很好的跟踪效果。     

约束仅方位跟踪粒子滤波器研究

该文研究了杂波干扰下适用于平面机动目标实时定位的粒子滤波器的设计和实现.运用贝叶斯递推方法,分析了通用粒子滤波算法.应用马尔可夫链理论,建立了目标机动的多模式模型.针对约束仅方位跟踪(CBOT)的实际条件,推导了粒子滤波器中的最优重要密度公式.综合粒子滤波算法和约束仅方位跟踪理论,得出了约束仅方位跟踪粒子滤波器的伪码.对约束仅方位跟踪粒子滤波器的研究表明:在目标受到道路图之类的约束假设下,可以去除对本站作特定机动的要求;可在杂波环境中、目标作任意非线性机动的情况下,实现仅方位跟踪;跟踪定位距离大、角度宽;采用最优重要密度,可大大减少粒子数,降低计算量.     

基于快速尺度估计的核相关滤波 目标跟踪

为了解决传统基于核相关滤波器（KCF）的跟踪算法难以有效处理目标尺度变化的难题,本文提出了一种新的融合快速准确估计目标尺度变化的核相关滤波跟踪算法。该方法首先利用目标尺度变化的连续性对目标的尺寸变化进行粗略估计,得到目标尺度变化的粗略值;然后进一步对目标尺度的更多可能变化进行精确搜索,提升目标尺度估计的准确性。在公开的复杂场景视频进行测试,比较了本文方法和原始KCF算法的实验效果,并且将本文算法和经典跟踪算法进行了比较,实验结果表明本文提出的目标跟踪算法更准确鲁棒。     

基于序列图像的粒子滤波跟踪算法

基于序列图像的目标跟踪方法研究已成为当前计算机视觉领域的一个重要研究内容.构建一个准确、实时和鲁棒的跟踪系统是该领域的研究重点.本文提出了一种改进的基于粒子滤波器算法的快速目标跟踪方法.通过提取序列图像中目标的HSI颜色空间直方图作为目标模板,建立系统的状态转移模型和观测模型,应用重采样技术,最后利用粒子的加权和估计最终目标位置和形状.通过软件仿真实验,本文提出的算法较传统的目标跟踪算法具有更好的实时性,准确性和鲁棒性.     

基于遗传算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用

粒子滤波器是解决非高斯运动跟踪的一种非常有效的方法,粒子滤波器存在的一个最大的问题是粒子的退化现象,本文中我们提出了一种基于遗传算法的改良粒子滤波器设计方案,以进化设计解决了退化问题,并结合理论与实践证明了其解决粒子退化现象上的优势.     

一种抗遮挡尺度自适应核相关滤波器跟踪算法

针对传统的核相关滤波器(KCF)算法无法很好地解决目标跟踪过程中的尺度不变性和模型漂移问题,提出了一种改进的抗遮挡尺度自适应核相关滤波器算法。使用平均峰值相关能量(APCE)和相关滤波响应峰值作为跟踪置信度指标判断目标是否受到遮挡,在未遮挡的情况下,对目标进行尺度缩放,通过滤波器之后计算相应的响应值,比较不同尺度响应值的大小,最大值即为最佳的目标尺度值。采用OTB-2013评估标准,与传统KCF对比,新算法在目标受到遮挡时,跟踪成功率与精确度有明显提高,同时适应目标尺度变化,具有较强的鲁棒性。     

基于深度特征和相关滤波器的视觉目标跟踪

针对传统的相关滤波方法采用手工特征提取训练样本,限制了跟踪性能的进一步提升,在相关滤波框架下,探讨了深度神经网络VGG-16不同卷积层特征的目标跟踪效果,研究发现,从VGG-16提取的特征相对于传统手工特征具有显著优势;而在深度特征中,以第一层和第五层对目标跟踪性能的提升最为明显.以此为依据,提出了用第一层和第五层特征分别训练相关滤波器、将两者的相关响应图加权后进行目标定位.在OTB2013数据集上的实验结果表明:该方法对跟踪精度和鲁棒性均有进一步的改善.     

改进的核相关自适应目标跟踪

针对目标跟踪中出现的快速运动、尺度变化、遮挡等问题,提出基于遮挡检测的核相关自适应目标跟踪。该方法首先,利用核函数对正则化最小二乘分类器求解获得核相关滤波器,其次,利用核相关滤波器计算特征响应图,同时学习一维尺度滤波器对尺度进行估计,最后,通过响应图的最大值和振荡程度来判断目标是否被遮挡,在未受到遮挡的情况下,更新学习目标的外观模型和尺度模型,实现自适应目标跟踪。在公开的标准数据集上的实验结果表明,相比原始核相关滤波算法,平均中心位置误差降低15%,平均重叠率提高10%,且在目标尺度发生变化、遮挡、光照变化、快速运动等复杂场景下有较强的鲁棒性、适应性。     

基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪方法

提出一种基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪新方法． 该方法将主成分分析法和传统的粒子滤波方法相结合, 避免了传统粒子滤波器的过度重采样, 提高了目标跟踪精度． 实验结果表明, 该方法对单个目标跟踪精度高, 且对多障碍物下的目标跟踪精度也较高, 适用于复杂背景下的人脸跟踪． 与传统粒子滤波方法相比, 该方法提高了目标跟踪的精度和鲁棒性, 避免了粒子退化和粒子贫化．     

适于无源阵列跟踪的粒子滤波交互多模型算法

针对无源阵列被动跟踪效果较差的问题,融合交互式多模型和粒子滤波方法,提出了一种基于粒子滤波的交互多模型(IMM-PF)算法。该算法采用多模型结构跟踪目标的任意机动;各模型采用粒子滤波算法处理非线性、非高斯问题。各模型中相对固定数目的粒子群经过相互交互、粒子滤波后再进行重抽样以减少滤波退化现象。在交互阶段,对各模型的相应粒子进行输入交互;在滤波阶段,抽取N个采样点,得到估计采样,从而求得估计输出和有关函数;在混合阶段,获得状态向量的后验条件概率密度函数,通过这个后验概率密度便可获得状态向量的估计量。与典型的交互式多模型算法(IMM-KF)进行了比较,计算机仿真结果证实了本文新算法的正确性和有效性。     

基于粒子滤波算法的三维关节型人体运动跟踪

针对复杂背景,提出了一种新的基于三维关节型人体模型和粒子滤波器的人体运动跟踪算法,并基于此开发了一套鲁棒性强、精度高的应用系统.首先构建一个简易且完备的三维关节型人体模型.然后对经标定、校正之后的图像做背景减除,计算场景深度信息、前景轮廓信息、手臂轮廓信息,将这些特征与人体模型特征进行匹配,生成似然函数,使用粒子滤波得到模型的各个参数,恢复人体上身姿态.实验结果表明,此算法能够对各种复杂背景、不同光照条件、不同跟踪对象、各种姿态的人体进行跟踪,具有较强的适应性和抗干扰能力.     

基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪

粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法.利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化.实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法.     

基于融合反馈式粒子滤波器的多目标跟踪算法

针对足球视频中多球员跟踪问题,提出一种基于融合反馈式粒子滤波的多目标跟踪算法。该算法将球员状态的检测信息与球员的动力学模型结合,设计粒子滤波算法的建议分布,使其能融合最新的观测数据,并由此对下一帧球员可能的状态进行抽样,然后计算各抽样与参考模板间的相似度,最终通过估计球员状态来达到跟踪目的。仿真实验结果表明:本文提出的跟踪算法能较好地解决不同球员间的遮挡问题,实现多名球员的跟踪,具有较好的实时性和鲁棒性。     

蚁群优化粒子滤波视觉跟踪算法

针对传统的基于再采样方法的粒子滤波算法存在的样本贫乏现象,提出采用蚁群优化的思想取代再采样步骤,通过有效模拟的蚂蚁觅食的生物特性,抑制样本贫乏现象,从而提高目标跟踪的准确性.实验结果表明,该算法能够有效处理目标快速运动、目标遮挡、交互等难题,表现出较好的鲁棒性.     

基于粒子滤波的仅有角测量的被动跟踪

基于粒子滤波,提出了仅有角测量无源被动跟踪的新解决方法．该方法采用“当前”统计模型,使用粒子滤波算法,融合了双站测量数据．在双站测量的被动跟踪试验中,仿真结果证实了该方法能有效跟踪高度机动的目标．     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

视觉跟踪中的粒子滤波算法研究进展

详细讨论粒子滤波算法在视觉跟踪领域的研究现状,对应用粒子滤波算法解决单目标及多目标跟踪问题进行了详细的分析.在粒子滤波算法框架内,选择一个合适的建议分布构建基于粒子滤波算法的跟踪算法是文章关注的焦点.对视觉跟踪中的难点问题:遮挡、目标交互、场景光线变化等详细的分析了使用粒子滤波算法的解决方法.第三部分对当前粒子滤波算法在视觉跟踪应用中存在的问题进行了分析,最后给出了结论.     

一种新的粒子滤波目标跟踪算法

为了进一步提高目标跟踪的性能,采用一种新的建议分布构造方法,即利用状态分割技术和平行扩展卡尔曼滤波技术构造建议分布.依据该方法构造的建议分布相对传统的方法提高了粒子滤波估计的准确性.同时,在新的跟踪算法框架中,将颜色模型和形状模型自适应地融合,并结合了一种新的模型更新方法.实验结果证明,该跟踪算法具有较强的适应性和有效性.     

改进粒子滤波在行人跟踪中的应用

为提高粒子滤波在目标跟踪中的性能,将萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)的优化思想引入粒子滤波,并用自适应差分进化(Self-adaptive Differential Evolution,SaDE)算法代替粒子滤波的重采样,提出一种改进的粒子滤波跟踪算法,并采用新的跟踪特征HSV-iLBP进行跟踪.该算法将FA用于粒子滤波的重要性采样,通过计算迭代来抽取更加有效的粒子,并将粒子滤波的重采样过程看作求解目标函数的最值问题,通过自适应差分进化算法的迭代寻找最优粒子,改善粒子的退化和贫化问题.HSV-iLBP模型由于结合了维数低的HSV颜色特征和iLBP纹理特征,从而在提高跟踪鲁棒性的同时,能有效降低计算复杂度.通过仿真实验,验证了改进算法在行人跟踪上具有更好的精度和速度.