改进PF算法对红外图像中瞳孔的跟踪.pdf

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1、第29卷第11期北京理工大学学报Vo1．29No．112009年11月TransactionsofBeijingInstituteofTechnologyNOV．2009改进PF算法对红外图像中瞳孔的跟踪赵三元，沈庭芝，林健文，胡宇，田卉(北京理工大学信息与电子学院，北京100081)摘要：提出一种基于粒子滤波的红外目标跟踪的新算法．用该算法对采样粒子进行优化，改进了重采样环节，在不影响跟踪准确率的条件下，提高了算法的速度．实验结果表明，将此算法运用到瞳孔跟踪中，跟踪比较准确有效．同时，将Hough变换应用到了瞳孔边缘的定位领域中，此算法有效改进了红外图像中眼睛瞳孑L

2、的跟踪效果．关键词：瞳孔定位；粒子滤波；粒子重采样中图分类号：TN247文献标识码：A文章编号：1001—0645(2009)11-0994—04IRPupilTrackingBasedonOptimizedParticleFilterZHAOSan—yuan，SHENTing—zhi，KINManLain，HUYu，TIANHui(SchoolofInformationandElectronics，BeijingInstituteofTechnology，Beijing100081，China)Abstract：Presentsaparticlefilter—bas

3、edalgorithmforIRtarget—tracking．Inthisalgorithm，samplingparticlesareoptimizedandselected，andthere—samplingphaseisimproved．Itsolvestheproblemsofmassivecomputationintraditionalparticlefilter．Andthismethodisadoptedintrackingpupil，whichhasbetterprecisionandhigherefficiency．Thepaperalsoappli

4、edHoughtransformtolocatetheedgeofpupilandachievedverygoodresults．Keywords：pupillocalization；particlefilter(PF)；particlere—sampling目前有许多目标跟踪方法都是在贝叶斯框架下PF的复杂度和精确度只与粒子的数量，以及粒子滤进行的，首先对目标未来时刻的状态提出各种假设，波器本身算法有关系，与状态空间的维数无关．当然后通过观测值(实测图像)对假设进行验证．对目粒子数变得足够大时，通过随机抽样方法就可以得标状态进行预测最常用的方法是卡尔曼滤波．常规到状

5、态后验分布很好的近似．该算法摆脱了解决非的卡尔曼滤波算法要求系统是线性高斯型的，对于线性滤波问题时随机量必须满足高斯分布的制约条非线性、非高斯系统而言，不能直接用来解决目标跟件，并适用于任何能用状态空间模型表示的非线性踪问题．依据热成像原理产生的红外图像，易产生系统．图像中目标形状模糊、边缘不清晰的情况，且红外目作者将Hough变换应用到了瞳孔边缘的定位标场景中的噪声不是白噪声，因此对红外图像中目中，同时提出了基于粒子滤波的红外图片跟踪算法，标的跟踪成为关注的热点．改进了重采样环节．该方法结合了局部最优化原理此后各种非线性滤波算法相继产生．扩展卡尔对系统观测环节加以改

6、进．曼算法(EKF)对非线性系统进行局部线性化，只适1算法基本原理用于滤波误差和预测误差很小的情况．蒙特卡罗算法，即粒子滤波器(PF)，是最近出现的解决非线性1．1利用Hough变换检测瞳孔边缘算法问题的有效算法_】]．粒子滤波器利用一系列随机文献[4—6]中详细介绍了将Hough变换用于抽取的样本(粒子)替代状态的后验概率分布．同时圆的检测．Hough变换的基本思想是将图像空间变收稿日期：2008—09—18基金项目：国家自然科学基金资助项目(60772066)作者简介：赵三元(1985一)，女，博士生，E—mail：sanyuan．zhao@gmail．com；沈

7、庭芝(1943一)，女，教授，博士生导师第11期赵三元等：改进PF算法对红外图像中瞳孔的跟踪995换到参数空问，用大多数边界点满足的某种参数形权重被归一化处理．后验概率密度p(xI：)可以式来描述图像中的区域边界，通过设置累加器进行近似表示为累加，求得峰值对应的点就是所需要的参数信息．p(x^I21：)≈W8(x女一)．(4)为节省存储空间和运算时间，一般都采用标准Hough变换的改进算法检圆．用Hough变换定位其中权值公式为的步骤为：①对图像做预处理，通过边缘提取算～i㈩qxk'．LI】'子，获得二值化边界图像，并确定圆的半径范围；可以证明随着N