【摘 要】
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多目标跟踪是当前计算机视觉中的热点问题之一,是一项包括图像处理、模式识别、概率论与统计推理、系统状态估计等多学科交叉的活跃研究主题,已经被广泛的应用在视频监控、视
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多目标跟踪是当前计算机视觉中的热点问题之一,是一项包括图像处理、模式识别、概率论与统计推理、系统状态估计等多学科交叉的活跃研究主题,已经被广泛的应用在视频监控、视频压缩编码、成像制导等领域。迄今为止在计算机视觉领域已经提出了很多目标跟踪算法,其中粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论的非线性滤波算法,由于它能够处理非线性非高斯系统而被广泛的应用在目标跟踪当中。本文主要研究了基于粒子滤波的多目标跟踪算法。文章首先归纳了现有的各种目标跟踪方法,并简要介绍了贝叶斯滤波理论和粒子滤波算法。在前人研究的基础上,本文主要在以下三个方面进行了研究和创新:1.在粒子滤波理论框架下,讨论了基于粒子滤波的单目标跟踪算法。从目标运动模型、目标观测模型、重采样几个方面分别介绍了基于粒子滤波的单目标跟踪算法的具体实现方法,并对实验结果进行了分析。2.提出了基于图模型的多目标跟踪算法。该算法使用无向图来描述多目标模型,并将多目标跟踪问题视为图模型的推理问题。并利用粒子滤波能够实现非线性非高斯系统的状态参数估计的优点来进行图模型的推理。针对粒子滤波的计算复杂性,提出了采用Mean Shift算法的粒子采样策略。3.针对人脸跟踪的应用场合,提出了基于颜色和轮廓梯度两种视觉特征融合的人脸跟踪算法,取得了良好的跟踪效果。
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