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基于粒子滤波算法的非刚性目标实时跟踪

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李静[1] 陈兆乾[2] 秦小麟[1]

[1]南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京210016 [2]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093

《南京航空航天大学学报》

2006年第38卷第6期

摘　　要:

基于颜色的粒子滤波实时跟踪算法主要是利用视频图像的颜色直方图信息，综合考虑运动预测和帧间的相似性来确定目标的位置。针对影响粒子滤波算法性能的关键技术，提出了基于混合高斯模型的粒子滤波算法，并将其用于基于颜色的非刚性目标的实时跟踪相关问题。该算法使用混合高斯模型表示粒子，在每个时刻的修正步骤之后，采用EM算法对粒子进行重新拟合。仿真实验表明，本算法在保证跟踪准确度的同时，可以满足实时跟踪的要求。 (共5页)