基于分块粒子滤波的目标跟踪算法的研究

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1、．１０１８３分类号：ＴＮ９１１７单位代码；３５２２０２２密＾级研究生学号；２０１：公开ｍ吉林大学石页女学位论文学术学化（）基于分块粒子滤波的目标跟踪算法的研究Ｔ＾ｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＯｂｅｃｔＴｉａｃｋｉｎＡｌｏｒｉ化ｍ目ａｓｅｄｏｎ巳ｌｏｃｋｉｎｊｇｇｇＰａｒｔｉｔｉｏｎＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒ作者姓名：刘晓龙专业；通信与信息系统研究方向；目标跟踪指导教师：李娟副教授培养单位：通信工程学院２０１６年６月基于分块粒子滤波的目标跟踪算法的研究ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＯｂｅｃｔＴ

2、ｒａｃｋｉｎＡｌｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＢｌｏｃｋｉｎｊｇｇｇＰａｒｔｉｔｉｏｎＰａｒｔｉｃｌｅＦｉｌｔｅｒ作者姓名：刘晓龙专业名称：通信与信息系统指导教师：李娟副教授类别：王学硕±．答辩日期：＞ｗ（年／月Ｊ日未经本论文作者的书面授权，巧法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学博±或硕±）学位论文原创性声明（独立本进人行研郑重声明：所呈交学

3、位论文，是本人在指导教师的指导下，论文不包含究任工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本本文的人研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：ｙ；哀灸＾日期：年ｊｒ月日摘要基于分块粒子滤波的目标跟踪算法的研究目标跟踪，就是通过对感知设备所获取的关于运动目标的信息，根据相应的算法进行处理分析，获得目标运动参数的过程。该技术被广泛应用于监控、障碍规避、导航及自动化控制等方面。针对目标发生形变导致的跟踪精确度降低的问题，提出了基于分块的粒子滤

4、波跟踪算法，并对新算法和MeanShift、Camshift算法在目标跟踪中进行了仿真比较。主要内容包括：首先，对粒子滤波算法进行了分析研究。粒子滤波算法是一个理论框架，需构建状态模型和观测模型，状态模型为状态值提供预测，观测模型根据观测值对预测数值进行修正。其中，重采样技术和重要性密度函数的选择是粒子滤波的重要环节。通过对这两项技术的改进，出现了各种改进算法，如似然粒子滤波、辅助粒子滤波等方法。之后，对不同噪声对各种算法的影响进行了分析仿真。其次，介绍了几种常见的检测方法和跟踪方法。检测方法有帧差法，背景差分法等，目标跟踪中常用的算法有均值漂移和Camshift算法，这两种算法，均

5、建立在颜色直方图的基础上。均值漂移算法，利用偏移均值向量，通过的迭代的形式，使目标值能够收敛于高密度样本区域，但跟踪窗口固定，在目标发生形变或相邻两帧的目标区域重合较少时，跟踪效果变差；Camshift算法能够自适应调节跟踪窗口的大小，但跟踪窗口默认为正方形，当目标形变严重时，跟踪的效率下降。最后，提出了改进的算法。新算法以粒子滤波算法为框架，获得运动目标的大小和位置后，将RGB模型转化为HSV模型，然后，以H分量做目标区域的颜色直方图，根据目标区域的颜色直方图做全区域的概率分布图。下一步，将目标所在区域等分为N等份，把每一份小区域当作一个“粒子”，然后根据每个小区域各个像素点的概率

6、分布之和来判定各个区域的权值，再根据权值对“粒子”进行重采样，得出重采样后小区域中心值的均值。该算法在背景变动和目标发生严重形变时，仍具有较高的稳定性和可靠性。关键词：目标跟踪，粒子滤波，颜色直方图，概率分布图。IAbstractTheResearchofObjectTrackingAlgorithmBasedonBlockingPartitionParticleFilterObjecttrackingistheprocessofacquiringthetargetmotionparametersaccordingtotheinformationaboutthemovingobjec

7、t,whichisacquiredbythedeviceofsensor,thenprocessesandanalyzestheinformationandgetstheresultaccordingtothecorrespondingalgorithm.Thetechnologyiswidelyusedinmonitoring,obstacleavoidance,navigation,automationcontrolandsoon.Aimingatth