用于目标跟踪的自适应粒子滤波算法

结合粒子滤波算法,提出了一种能够根据目标运动特征自动确定粒子数的自适应目标跟踪算法。为了准确表示后验概率密度,粒子滤波通常使用大量的粒子。当运动预测准确时,用少量的粒子就可以准确估计概率密度函数。提出的算法利用描述概率密度所需的粒子数和运动估计准确程度之间的关系,自动确定粒子滤波所需的粒子数及其提议分布,提高了粒子的使用效率,避免了由于使用过多粒子而增加跟踪器计算量的问题。实验结果表明该算法可以有效地估计出进行目标跟踪所需的粒子数目。     

基于unscented粒子滤波的红外弱小目标跟踪

为有效解决非线性环境中的红外弱小目标跟踪问题,提出基于unscented粒子滤波的目标跟踪算法。状态转移先验概率中未考虑当前测量对状态估计的作用,为克服传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波建议分布的缺点,采用UKF生成粒子滤波的建议分布(UPF),并从中抽样粒子。由于考虑到当前观测值在状态后验估计中产生的影响,改善了目标状态估计的性能,且实验所需粒子数目大大少于传统粒子滤波算法所需粒子数目。用实际红外图像对所提算法做了仿真实验,结果表明,用该方法得到的状态估计结果优于用传统粒子滤波算法和用扩展卡尔曼滤波作为建议分布的粒子滤波算法获得的结果。     

基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法

提出一种基于色彩相关直方图的粒子滤波跟踪算法.该算法在粒子滤波基本框架之下,将目标色彩自相关直方图作为目标的描述特征,用于衡量不同预测状态与观测状态之间的色彩相关性.色彩相关直方图将色彩的空间相关性信息引入到目标的特征表达当中,弥补了一般色彩直方图的不足.试验表明,该算法不仅能在目标与背景颜色相近的情况下准确的跟踪到目标,而且能在目标发生旋转和部分遮挡的情况下也能保证不丢失目标.     

复杂背景下基于改进粒子滤波的红外人体跟踪

为解决复杂背景下红外图像序列中的人体跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波跟踪方法。根据红外图像中人体目标的特点,首先建立人体的灰度直方图来提取其灰度特征,同时采用一种新的基于帧间差分和灰度概率分布图的方法提取其运动特征。然后将上述两种特征融合到粒子滤波框架中,用于粒子权值的计算,最终实现红外序列中人体的稳健跟踪。实验结果表明,和传统粒子滤波算法相比,该方法大大提高了复杂背景下红外人体跟踪的准确性和有效性,跟踪结果令人满意。

Abstract：

An improved particle filter tracking algorithm was proposed to solve the problem of human tracking in infrared image sequences under complex background.According to the characters of the human in the infrared images,the algorithm firstly constructed the gray histogram of the human to extract the gray feature,and at the same time utilized a new method based on the inter-frame difference and gray probability distribution image to get the motion feature.Then,the above-mentioned two features were fused into the particle filter frame to calculate the particle weights.Finally the robust tracking of human in infrared image sequences was achieved.The experimental results show that compared with the traditional particle filter algorithm,the presented method greatly improves the accuracy and effectiveness of the infrared human tracking under complex background,and the tracking results are satisfactory.     

基于粒子滤波的机动目标跟踪改进算法

粒子滤波是指利用Monte Carlo仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法。在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,融合后的新算法在计算提议概率密度分布时,粒子的产生充分考虑当前时刻的量测,使得粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。仿真结果表明,该算法对机动目标有更好的跟踪效果。     

基于MCMC无味粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了基于马尔可夫链-蒙特卡罗(Markovchain Monte Carlo,MCMC)无味粒子滤波的目标跟踪算法.该算法采用无味卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)生成粒子滤波的提议分布,来代替传统粒子滤波算法采用状态转移先验概率作为粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果,然后在无味粒子滤波的基础上融合了典型的MCMC抽样算法(Metropolis Hastings,MH),从而可以减少传统粒子滤波未考虑当前量测对状态的估计作用所带来的影响.融合后的算法将当前量测信息融入到滤波过程中,并使采样粒子更加多样化.实验结果表明,该算法较传统方法在跟踪精度方面有显著的提高.     

基于改进高斯粒子滤波器的目标跟踪算法

针对现有机动目标跟踪中粒子滤波算法的不足,提出了一种改进的粒子滤波方法。该方法在高斯粒子滤波的基础上通过利用当前时刻量测值对量测误差的分布参数进行实时的统计和更新,并以此得到粒子的权值,从而考虑到了量测值对估计值的影响,该方法适合于量测误差分布为高斯白噪声且状态量与量测误差相关条件下的非线性估计。仿真结果表明,与传统的自举粒子滤波(boot trap particle filter, BPF)、高斯粒子滤波（Gaussian particle filter, GPF)以及无迹粒子滤波（unscented particle filter, UPF)相比,该方法具有较高的精度和较少的计算量。     

基于形状描述直方图的声呐图像目标识别算法

针对水下声呐图像目标检测与识别问题,在图像规格化条件下,定义了几种不同的形状描述子,并统计计算描述子直方图,定义了几种不同的直方图匹配测度函数用以计算直方图间的相似性。分析了算法中关键参数的选取问题。仿真结果表明,基于该算法的识别率可达到98%以上,具有较强的不变性和鲁棒性。通过进一步信息融合算法可快速准确地实现水下声呐图像目标识别,具有较强的应用价值。     

基于改进粒子滤波的微弱目标检测前跟踪算法

研究高速微弱目标的积累检测问题,提出了一种改进粒子滤波的检测前跟踪算法。该算法采用与雷达距离-多普勒图像相匹配的量测数据模型,能克服传统点扩散函数的模型误差。采用“新生”粒子从强度最高的分辨单元集内均匀产生,且按概率对权重最低的部分“存活”粒子用“新生”粒子将其替换的粒子更新策略,在增加粒子多样性的同时缓解了粒子的退化。仿真实验表明,本文算法的检测与跟踪性能要优于标准的粒子滤波算法。     

无迹粒子滤波在基于色彩的视频目标跟踪中的应用

在视频目标跟踪中把视频象素点的色彩值(RGB值)作为跟踪系统的观测量,用无迹粒子滤波算法估计活动目标在每一帧视频画面中的位置.在粒子滤波的重要性采样步骤中以色彩相似度作为更新粒子权值的标准.采用一种判断是否需要进行重采样的方法.在MATLAB环境下仿真时采取调用预先编译得到的DLL文件的方式减少仿真时间.实验结果表明,取300个粒子时,能以每秒24帧的速率跟踪随机运动的视频目标.     

基于多域网络的红外目标跟踪算法

随着红外探测器性能的不断提升, 红外目标跟踪在智能安防等领域的应用越来越广泛。然而红外图像分辨率较低, 依赖其进行目标跟踪仍然是一个制约相关应用发展的难题。针对红外图像分辨率低的特点, 以多域网络为模型算法框架, 结合目标运动过程中的尺寸变化特点, 提出了一种基于多域网络的红外目标跟踪算法。为了评估算法性能, 分别在VOT-TIR2016数据库和AMCOM红外数据上进行了实验。实验结果表明, 目标尺度预测机制能够显著提高算法的跟踪精度。     

Passive target tracking using marginalized particle filter

A marginalized particle filtering(MPF)approach is proposed for target tracking under the background of passive measurement.Essentially,the MPF is a combination of particle filtering technique and Kalman filter.By making full use of marginalization,the distributions of the tractable linear part of the total state variables are updated analytically using Kalman filter,and only the lower-dimensional nonlinear state variable needs to be dealt with using particle filter.Simulation studies are performed on an illustrative example,and the results show that the MPF method leads to a significant reduction of the tracking errors when compared with the direct particle implementation.Real data test results also validate the effectiveness of the presented method.     

Bayesian target tracking based on particle filter

1 .INTRODUCTIONIn many fields including target tracking, robotics ,signal processing, ti me-series analysis , etc , theKal manfilter is one of the most widely used methodsfor esti mationinlinear Gaussiansystemand measure-ment models . However , the application of theKal man filter to nonlinear systems can be difficult .Most common approach is to use the extendedKal manfilter (EKF) .EKFsi mplylinearizes all non-linear models by using Taylor series expansions andcan, however , lead to p…     

基于特征融合与背景加权的红外目标跟踪

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。     

基于量测转换序贯滤波的GMPHD机动目标跟踪

针对多普勒雷达杂波环境下的多机动目标跟踪, 提出了一种基于去相关无偏量测转换序贯滤波的多模型高斯概率假设密度算法。针对量测的非线性, 将位置量测进行无偏量测转换, 将多普勒量测进行去偏量测转换, 并通过序贯滤波方式提高跟踪精度。针对多目标的机动性, 在高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GMPHD)中引入多模型思想对模型相关的高斯分量进行预测、更新处理。仿真结果显示, 所提算法可以在杂波环境中实现有效的机动多目标跟踪, 与无迹卡尔曼多模型GMPHD相比不仅跟踪精度提升了38.15%, 而且大大改善了算法效率; 与无迹卡尔曼最适高斯近似GMPHD相比, 在效率上有小幅度的增加, 且跟踪精度提升了36.47%。     

基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。     

基于红外虚拟偏振的目标增强方法

研究了一种基于虚拟变偏振理论的红外面目标细节增强方法,该方法充分挖掘和利用了红外偏振信息的固有特点,利用入射光Stokes矢量和出射光光强之间的描述关系推导出出射光光强和起偏角度的解析关系,并据此虚拟实现了任意起偏角度的出射光光强,然后依据面目标信杂比最大准则,利用粒子群算法迭代实现了最优起偏角度的搜索,最终得到增强后的红外面目标图像。利用实测的长波红外偏振图像数据对算法的可行性和有效性进行了验证,实验结果表明,在灰度对比度、平均梯度、图像熵3种图像质量评价指标下,经此算法增强后的图像质量更高,为后续目标细节识别和攻击点选择等算法的实现奠定了良好的数据基础。