【摘 要】
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本文提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法.MeanShift算法是一种最优梯度下降法,通过迭代来搜索目标,从而实现对运动目标的跟踪,而粒子滤波是一种在非线性和非高
【机 构】
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西安空军工程大学工程学院信号与信息处理实验室,710038
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本文提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法.MeanShift算法是一种最优梯度下降法,通过迭代来搜索目标,从而实现对运动目标的跟踪,而粒子滤波是一种在非线性和非高斯情形下进行跟踪的强有力方法.本文首先对图像的直方图进行改进,提出了一种基于统计直方图分布的目标模型,然后巧妙地通过这个模型将这两种方法接合起来.根据跟踪的过程,自适应地调整参数,能够较好地处理图像序列中由于光线变化或遮挡所带来的影响.实验证明,本文所提出的方法与MeanShift方法相比,能够更准确地对目标进行跟踪.此外,即使复杂的情形下,这种方法仍然能够很好地对运动目标进行跟踪。
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