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一種基于粒子濾波的自適應(yīng)相關(guān)跟蹤算法:相關(guān)跟蹤是最常見的一種目標(biāo)跟蹤方法,但傳統(tǒng)相關(guān)跟蹤采取的“峰值”跟蹤方法拋棄了所有小于峰值點(diǎn)相關(guān)值的位置點(diǎn)的信息,不夠穩(wěn)健,受遮擋影響大,并且很難求解相關(guān)模板的仿射變形參數(shù)。提出了一種改進(jìn)的非線性相關(guān)跟蹤算法,以改進(jìn)的灰度模板作為目標(biāo)表示方式,粒子的權(quán)值與相關(guān)值成比例,目標(biāo)狀態(tài)的后驗(yàn)概率由粒子加權(quán)表示。模板更新時(shí)根據(jù)粒子權(quán)值進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié),對(duì)所有粒子所在位置的區(qū)域進(jìn)行加權(quán)更新,權(quán)值大的粒子具有更高的更新系數(shù),避免了僅利用單一峰值點(diǎn)處的模板進(jìn)行更新可能造成的誤差累計(jì)。該算法大大提高了跟蹤與模板更新的魯棒性,同時(shí)也是一種在仿射空間進(jìn)行運(yùn)動(dòng)參數(shù)搜索的實(shí)用方法。
關(guān)鍵詞:粒子濾波;模板更新;視頻跟蹤;相關(guān)跟蹤
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