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针对单一特征描述目标模型的缺陷,提出了一种多特征融合粒子滤波跟踪算法,该算法采用具有互补性的灰度直方图特征和梯度直方图特征共同描述目标模型;在目标跟踪过程中,根据特征对目标和背景的区分程度,动态地调整每个特征的置信度,对目标模型进行在线动态建模和更新,以提高目标模型描述的准确度,并进一步提高粒子滤波算法的跟踪精度。新算法不仅可以满足目标跟踪的实时性要求,而且可避免特征的冗余,增加目标模型描述的多样性。实验结果验证了新算法的有效性。