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一種基于粒子濾波的自適應(yīng)相關(guān)跟蹤算法:相關(guān)跟蹤是最常見的一種目標(biāo)跟蹤方法,但傳統(tǒng)相關(guān)跟蹤采取的“峰值”跟蹤方法拋棄了所有小于峰值點相關(guān)值的位置點的信息,不夠穩(wěn)健,受遮擋影響大,并且很難求解相關(guān)模板的仿射變形參數(shù)。提出了一種改進的非線性相關(guān)跟蹤算法,以改進的灰度模板作為目標(biāo)表示方式,粒子的權(quán)值與相關(guān)值成比例,目標(biāo)狀態(tài)的后驗概率由粒子加權(quán)表示。模板更新時根據(jù)粒子權(quán)值進行自適應(yīng)調(diào)節(jié),對所有粒子所在位置的區(qū)域進行加權(quán)更新,權(quán)值大的粒子具有更高的更新系數(shù),避免了僅利用單一峰值點處的模板進行更新可能造成的誤差累計。該算法大大提高了跟蹤與模板更新的魯棒性,同時也是一種在仿射空間進行運動參數(shù)搜索的實用方法。
關(guān)鍵詞:粒子濾波;模板更新;視頻跟蹤;相關(guān)跟蹤
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