10.3969/j.issn.1000-386x.2015.04.053
基于多特征融合的粒子滤波多目标跟踪算法研究
目前，应用于多目标跟踪的BPF算法仍不能很好解决跟踪过程中出现的相似干扰、目标交叉、短时部分遮挡等问题，且在跟踪过程中，粒子集的分配也对整个跟踪存在不良影响。对此，提出一种基于HOG＋Adaboost检测和混合粒子滤波（MPF）相结合，并在跟踪过程中为每个新目标相互独立地分配新的粒子集，采用分块—积分直方图和LBP特征相融合作为目标的观测模型的算法。实验结果证明，该算法在实现多目标跟踪的基础上，很好地解决了上述问题，提高了多目标跟踪的鲁棒性。
多目标跟踪、粒子滤波、BPF、MPF、HOG、Adaboost、分块-积分直方图、LBP
TP391(计算技术、计算机技术)
2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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