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针对粒子滤波算法中粒子退化导致跟踪效果差的问题,将均值漂移(mean shift,MS)算法融入到粒子滤波(particle filter,PF)算法中,提出了基于MS重要性采样的粒子滤波目标跟踪算法。该算法根据MS算法的核函数原理,利用目标颜色分布建立目标参考模型;基于粒子滤波的计算框架,在MS算法的迭代寻优过程中,对粒子进行确定性搜索,使其收敛到目标候选模型的局部最优点,完成对目标模型的重要性采样,有效解决了粒子退化问题,同时减少了粒子数目,增强了目标跟踪的实时性。跟踪实验结果表明,该算法的跟踪