基于特征颜色模型的粒子滤波改进算法
针对在视觉跟踪任务中,当目标体的外形发生变化时,传统的粒子滤波算法在模型更新的过程中往往出现偏差并逐渐累积,最终导致跟踪性能降低的问题,作者通过挖掘目标体区别于背景的颜色信息,建立特征颜色模型,提出了一种改进算法.该算法首先使用粒子滤波进行粗定位,然后基于特征颜色模型分割目标.实验表明,作者提出的算法速度快,能够准确地跟踪目标的外观变化,对目标体的旋转和遮挡以及光线变化具有一定的鲁棒性,特别适合于跟踪行人和车辆等具有显著颜色的目标.
粒子滤波、特征颜色模型、高斯混合模型
31
TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家部委预研项目97JS34.6.1.BQ0109
2011-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
436-440
