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《重庆大学》 2014年
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基于多特征融合与粒子滤波的目标跟踪

代东林  
【摘要】:近年来,随着视频成像设备的日益普及和图像处理理论的逐渐完善,目标跟踪已成为计算机视觉领域的一项核心技术,在安防监控、智能交通、武器制导和医疗辅助等方面有着广泛应用。本文讨论了优化匹配跟踪方法和运动预测跟踪方法中的代表性算法,包括均值漂移、卡尔曼滤波和粒子滤波等,并阐述了粒子滤波算法作为目标跟踪理论框架的优越性。在粒子滤波框架下,本文开展基于多特征自适应融合的跟踪算法研究,对视觉特征提取、多特征融合以及滤波稳健性等关键问题进行了深入探讨。 视觉特征描述了目标属性信息,其选择与提取往往决定着跟踪性能的好坏。本文依次介绍了目标颜色、纹理和边缘特征的直方图构造方法,其中为解决边缘特征提取中感知模糊边缘所面临的困难,深入研究了基于模糊理论的边缘检测算法。针对现有模糊推理边缘检测算法存在的不足,分别在推理策略和解模糊计算两个方面进行了改进,从而提出一种基于重要性加权和分步模糊推理的边缘特征提取算法,增加了目标边缘特征表达的准确性。 由于任何一种视觉特征都无法完整地描述目标信息,基于单个特征的目标跟踪在复杂场景下难以取得良好的跟踪效果。一般地,依据不同视觉特征之间的内在互补性,对多种特征信息进行某种方式的融合,是提高跟踪准确性与稳定性的首选方案。本文从粒子滤波的观测概率密度函数着手,提出了一种基于对数似然比的多特征自适应融合策略,其好处在于不仅考虑候选模板与目标模板的相似程度,还考虑了候选模板与背景模板之间的区分程度。 另外,基于粒子滤波的目标跟踪,当滤波过程受到严重的环境干扰时,部分远离系统真实状态的粒子可能拥有较大的权值,此时重采样粒子容易产生滤波发散现象甚至导致目标跟踪失败。针对这一问题,本文将核函数粒子滤波引入到目标跟踪中,在粒子重采样前,根据每个粒子状态与目标当前状态的距离,采用核函数对粒子权值进行适当调整,有效地提高了粒子滤波收敛性和目标跟踪稳定性。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.41

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