一种基于动态分层更新的多特征融合跟踪方法

• 作 者: 李远征 卢朝阳 李静
• 机 构: 西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室
• 出 处: 光电工程
• 发表日期: 2011年08期
• 关键词: 目标跟踪 多特征融合 粒子滤波 动态分层更新 object tracking multi-feature fusion particle filter dyna
• 基金项目: 国家自然基金项目（60872141）, 陕西省自然科学基础研究计划项目（2009JQ8019）, ISN自主专项课题（ISN090302）, 西电基本科研项目（K50510010007）

针对单一特征的目标跟踪算法和传统的模型更新策略的不足,本文提出一种均值迁移和粒子滤波相结合的多特征融合跟踪方法。该方法通过均值迁移对粒子传播进行优化,根据粒子权值的分布情况自动调节各个特征的融合权值,实现了多特征的有效综合,通过建立目标模型的动态分层更新策略,有效保留了目标和场景的变化信息。实验结果表明,该方法对目标外观的快速变化适应性强,且实时性好,适用于动态场景下的跟踪。