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融合模糊统计纹理特征的多线索粒子滤波跟踪

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针对粒子滤波跟踪算法使用单一特征鲁棒性差,以及粒子重采样策略易导致粒子退化、贫化等问题,提出了一种基于多特征、多线索的改进粒子滤波跟踪方法.使用引入邻域关系的Histon直方图描述目标的颜色特征,并建立了一种稳健的模糊统计纹理特征(FSTF)表达空间纹理信息,然后将其自适应地与区域颜色特征融合构建多线索的观测模型.在粒子滤波跟踪过程中,使用基于K-means的粒子权重聚类进行更为准确的后验分布估计.在重要性重采样阶段,保留高权重粒子的同时基于当前目标状态的先验分布产生新粒子,避免了粒子退化并保证了粒子的多样性.在标准测试集上的实验结果表明:相比其他基于粒子滤波框架的跟踪算法,本文方法能够得到更高的跟踪精度和成功率.与其他效果突出的流行跟踪算法相比,本文方法能在光照变化、目标形变和背景扰动场景下取得更好的跟踪效果.
Multi⁃cue particle filter tracking based on fuzzy statistical texture features

金静、党建武、王阳萍、申东

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兰州交通大学 电子与信息工程学院,兰州 730070

兰州交通大学 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心,兰州 730070

信息处理技术 粒子滤波跟踪 Histon直方图 模糊统计纹理特征 多线索

国家自然科学基金国家自然科学基金甘肃省科技计划项目

615620576206700618JR3RA104

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20190789

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(3)
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