【摘 要】
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提出了一种自适应融合颜色特征和边缘特征的粒子滤波跟踪算法.首先,利用粒子滤波的天然框架,选择在红外条件下最能代表目标信息的颜色特征和边缘特征构造目标的多特征模型;然
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉,430079;杭州海康威视数字技术股份有限公司研究院,浙江杭州,310051
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提出了一种自适应融合颜色特征和边缘特征的粒子滤波跟踪算法.首先,利用粒子滤波的天然框架,选择在红外条件下最能代表目标信息的颜色特征和边缘特征构造目标的多特征模型;然后,根据不同特征对目标与背景的可分性,对多特征模型中各特征分量的权值进行自适应调节;最后,借助动态空间模型,对粒子滤波跟踪算法进行改进,预测粒子的运动状态,从而克服环境突变时跟踪稳定性的影响.实验结果表明,本文算法能克服各种背景杂波及噪声的干扰,并能很好地解决目标在复杂背景下的尺度变化和突变运动带来的困难,保证了跟踪的鲁棒性和稳定性.
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