基于粒子滤波的灰度目标跟踪算法

粒子滤波主要利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上.提出了一种基于粒子滤波的灰度图像目标跟踪方法,粒子滤波适合各种形式状态空间模型.算法目标特征采用了灰度直方图、灰度梯度直方图对灰度图像序列进行跟踪.粒子滤波跟踪算法有状态转移和状态观测两大重要模型.利用高权值的粒子替代低权值粒子这样的粒子重采样来保证粒子集的健壮性,得到目标最终位置.利用Matlab进行仿真证明了本文算法的有效性和稳健性.     

颜色与纹理自适应融合的粒子滤波跟踪算法

针对传统粒子滤波跟踪算法中的目标模型单一、粒子退化等问题,文章提出了一种基于颜色特征与纹理特征自适应融合的粒子滤波跟踪算法,该方法选取颜色特征和纹理特征作为目标的视觉描述子,然后将2种特征的后验概率进行融合,并对目标模板进行自适应更新,进而估计出目标的状态。实验结果表明,该方法能够较好地处理背景光照变化明显、目标物体与背景颜色相近、遮挡、局部形变等干扰因素的影响,准确跟踪及定位运动目标。     

DSPCA在自适应视频跟踪算法中的应用

为了解决单一固定目标模型在复杂的场景中易产生跟踪漂移问题,提出一种基于DSPCA的自适应粒子滤波跟踪方法,通过稀疏主成分分解(DSPCA)在线获取互补图像集,同时将其按照新的相似度BRS进行自适应融合作为新目标模型。与经典的粒子滤波跟踪算法、视觉分解跟踪算法和多特征自适应融合跟踪算法,与有挑战性较高的场景视频相比,提出的算法在形态、运动快速及严重遮挡的运动场景中,都能鲁棒地跟踪到目标。     

基于粒子滤波的仿人机器人跟踪算法研究

针对RoboCup标准组仿人足球机器人NAO的特点,在研究传统粒子滤波跟踪算法基础上,提出基于颜色特征和改进的粒子滤波相结合的机器人跟踪算法。改进的粒子滤波算法在传统采样重要性重采样(SIR)算法重采样过程中有选择地增加一组随机粒子,解决了传统采样重要性重采样(SIR)算法因被跟踪运动目标运动不规则而出现跟丢的问题。实验结果表明,该算法增强了基于SIR的粒子滤波跟踪算法的适应性和有效性。     

一种带重采样控制器的IMM-AUPF算法

为了减轻粒子滤波计算复杂性,提出了一种基于交互式多模型(IMM)架构的自适应Unscented粒子滤波算法(AUPF)。IMM-AUPF算法在粒子滤波重采样步骤中设计了一个重采样控制器,根据滤波性能在线调节重采样粒子的数量。并将自适应粒子滤波算法应用于交互式多模型估计方法中,有效地解决了地面机动目标跟踪问题。实验结果表明:基于粒子滤波的多模型滤波器在估计精度方面优于标准的交互式多模型滤波器,且IMM-AUPF算法在计算复杂性方面优于交互式多模型Unscented粒子滤波算法。     

基于改进粒子滤波算法的Bouc-Wen模型参数在线识别方法

在线模型参数更新是提高结构混合试验中数值子结构模型精度的有效手段。为了提高强非线性模型参数在线识别精度,在标准粒子滤波算法的基础上提出了一种改进的辅助无迹粒子滤波算法。在重要性采样中,基于最新观测信息采用无迹卡尔曼滤波方法计算每一个粒子估计,以提高粒子非线性变换估计精度;在重采样过程中,引入辅助因子修正粒子权值,以丰富粒子多样性、削弱粒子退化现象。采用改进粒子滤波算法针对Bouc-Wen模型进行了在线参数识别,并与标准粒子滤波算法、扩展卡尔曼粒子滤波算法以及无迹粒子滤波算法的参数识别精度和计算效率进行对比分析。结果表明,与其它3种算法相比,辅助无迹粒子滤波算法在单步计算耗时增加的基础上,在线参数识别精度明显提高,参数识别值波动幅度显著降低。最后,通过橡胶隔震支座拟静力试验,验证了采用改进粒子滤波算法在线识别Bouc-Wen模型参数方法的有效性。     

一种基于人体运动目标跟踪的RJMCMC算法

提出了一种基于粒子RJMCMC算法的人体运动跟踪仿真算法,首先利用Simulink仿真将人体运动过程中各个关节点逐一收集起来,建立运动特征值矩阵,然后利用粒子RJMCMC算法来实现对矩阵每个关节点的跟踪,通过将RJMCMC算法与粒子滤波算法中重采样过程的融合,更加合理地对权值分布进行优化,从而降低权值的锐度,提高粒子样本的多样性。     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性。     

基于视觉显著性的突变运动目标跟踪

针对突变运动下的目标跟踪问题,提出一种基于视觉显著性的粒子滤波跟踪算法.该算法将基于视觉注意机制的视觉显著图引入粒子滤波框架中,根据视觉显著图的显著性区域,按"胜者为王"和"返回抑制"机制进行目标检测,并以检测结果为全局建议分布进行粒子采样,从而完成全局状态空间的搜索,有效地避免了陷入局部极大值.同时,为增强目标区域在视觉显著图中的显著性,将自底向上和自顶向下的计算模型相结合,根据目标模板对各个特征显著图进行自适应权值计算,并按权值融合产生视觉显著图.实验结果表明,针对不同类型的突变运动跟踪场景,该算法均能表现出较好的鲁棒性.     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性.