一种基于HOG的粒子滤波行人跟踪算法

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在智能视频监控领域,作为人体运动分析重要内容的行人跟踪正受到广泛关注。在实际视频监控中,利用运动摄像机拍摄会造成背景运动与行人尺寸变化,增加行人跟踪的困难。针对这一问题,为改善实现动态背景下的行人跟踪效果,文章提出了一种综合应用梯度方向直方图(HOG)和粒子滤波的行人跟踪算法。此方法以粒子滤波为跟踪框架,利用小型化的改进HOG方法实现了小尺度行人检测,并根据其检测结果确定目标,不断修正粒子采样,实现了动态背景下的行人跟踪。仿真实验结果表明,与传统的粒子滤波算法相比,本算法能够更加准确有效地跟踪动态背
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