一种新的目标跟踪特征融合方法

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1、第29卷第4期中国民航大学学报V01．29No．42010年8月JOURNALOFCIVILAVIATIONUNIVERSITYOFCHINAAugust2010一种新的目标跟踪特征融合方法韩萍，徐建龙，吴仁彪(中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室，天津300300)摘要：在粒子滤波目标跟踪框架下，给出一种基于颜色直方图和边缘直方图的新特征融合算法，该算法是一种通过颜色和边缘直方图的特征波和熵实现特征之间粒子数重分配的方法。通过实验比较本文算法与单特征跟踪算法的跟踪误差，结果表明本文方法较传统依靠单一特征进

2、行目标跟踪的粒子滤波方法．在运算时间增幅不明显的情况下，实现了更为准确的目标跟踪，并可稳定的应用于运动背景下的动目标跟踪、背景光照变化下的多目标跟踪以及多目标发生相互遮挡等情况关键词：目标跟踪；粒子滤波；特征融合；颜色直方图；边缘直方图中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1674—5590(2010)04—0021—06NewFeaturesFusionMethodforTargetTrackingHANng，XUJian-long，WURen-biao(TianjinKeyLabforAdvanced

3、SignalProcessing，CAUC，Tianjin300300，China)Abstract：Anewalgorithmbasedonmuhi—featuresfusionisproposed，inwhichthecolorhistogramandtheedgehistogramarecombined．Amethodoftargettrackingviatheredistributionofparticlenumberisimplementedbyfeaturewave，entropyofthecolorhi

4、stogramandtheedgehistogramundertheframeworkofparticlefilter．Comparingthetrackingerrorsoftheproposedalgorithmwithsinglefeaturealgorithmthroughexperiments，theresuhsshowthattargetscanbetrackedmoreaccuratelywithourproposedalgorithmthanthetraditionalparticlefilterin

5、gmethodwhichisbasedononefeature．Theproposedalgorithmhasabetterperformancewhenthetargetmovesinamovingbackground，andisalsomorerobustformulti-targetsundertheocclusionconditionandilluminationchanging．Keywords：targettracking；particlefiltering；featuresfusion；colorhis

6、togram；edgehistogram目标跟踪作为智能视频监控的重要步骤之一，已样本，这些样本称为粒子，进行随机传播，并根据系统成为计算机视觉领域中的一个研究热点方向，其在公观测结果不断地调整粒子的权重，通过粒子的状态和共安全、工业生产、国防建设、医疗卫生等领域都有着权重估计目标当前时刻的状态。在粒子滤波目标跟踪广泛的应用前景。在目标跟踪中，随机性方法占有重中，由于场景复杂多变，某些虚假目标往往具有与真要地位，这类方法把跟踪问题当作估计问题来处理，实目标相同或相似的特征，为了获得准确的状态估以卡尔曼滤波为代表。卡尔

7、曼滤波在线性高斯系统中计，采用多特征融合的方法对目标进行观测成为一种是最优估计，但实际中的系统往往是非线性的，使得重要途径。已有学者在此方向展开了相应的研究工卡尔曼滤波的应用范围受到限制。目前，解决非线性作，例如：在粒子滤波框架中将颜色特征分别与轮廓滤波的方法如扩展卡尔曼滤、波【1，无迹卡尔曼滤波[21以特征同、纹理特征、运动特征[81、梯度特征[91相融合，将及粒子滤波l3等，其中粒子滤波方法在克服系统非高颜色、纹理、边缘特征㈣相融合，将角点、边缘、纹理和斯噪声方面表现出良好的性能。区域灰度特征【u】相融合等，其共

8、同特点是提高了特征粒子滤波是一种通过非参数化的蒙特卡罗模拟提取的准确性，增强了目标跟踪的稳定性，但以上的来实现递推贝叶斯滤波的方法，其基本思想是：依据多特征融合方法均以运算时间的大幅增加为代价，实系统状态向量的先验分布，在状态空间产生一组随机时性差。收稿日期：2009—12—02：修回日期：2010—03—09基金项目：天津市重点科技攻关项目(