基于粒子滤波的目标跟踪算法
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究王进花
Key words:object tracking;particle filter;EKPF;UPF
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号:1001-9227(2013)-01-0010-04
0引言 视频目标跟踪一直是计算机视觉领域的核心问题，其广泛
应用在视频监控、计算机视觉导航、人机交互等领域[1-2]。视频目 标跟踪算法一般分为两类：确定性跟踪算法与随机性跟踪算 法。确定性跟踪算法归结为能量函数的优化问题，如最为常见 的均值漂移（mean-shift）算法，其有实时性好的优点，但容易收 敛到局部极值，导致目标跟丢[3]。随机性跟踪算法归结为动态系 统的状态估计问题，其中常见的是粒子滤波（particle filter）算 法。视频运动目标的跟踪是一个典型的非线性、非高斯问题，尽 管粒子滤波是一个解决非线性、非高斯的主流方法，但仍有重要 性函数的选择、权值退化与样本枯竭等问题，导致滤波发散。
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究 王进花，等
基于改进粒子滤波的视频目标跟踪算法比较分析研究*
王进花，付德强，曹 洁，李 军 （兰州理工大学 电气工程与信息工程学院 甘肃兰州，730050）
摘 要:针对标准粒子滤波算法存在的缺陷，本文引入了两种改进的方法，引入最新的量测信息，改进粒子滤波的建
议分布。EKPF 通过引入扩展卡尔曼算法改进粒子分布，UPF 引入无验结果表明，UPF 算法优于扩展卡尔曼粒子滤波算法与标准粒子滤波算法。
关键词:目标跟踪；粒子滤波；EKPF；UPF
Abstract:For the defects of the standard particle filter algorithm, two improved algorithm are proposed, which introduced
基于改进粒子滤波器的WSNs目标跟踪算法
明： 目标跟踪算法采用新的粒子滤波器之后 ， 以获得更为精准的 目标跟 踪性 能。 该 可
关 键 词 ：无 线 传感 器 网络 ；信 息 粒 子 滤 波 ； 向 预 测 ；目标 跟 踪 方
中图分类号 ：Ｔ ９ Ｐ３３
文献标识码 ：Ａ
文章 编号：１０ － ７７ ２ １ ）３ ０ ３－３ ０ ０９ ８ （０ １ ０ － １２０
Ｋ ｙｗｏ ｄ ：ｗ ｒ ｅｓｓｎ ｏ ｎ ｔｏｋ （ Ｎ ） ｉｆ ａｉ — ａ ｉ ｅ ｌ ｒ Ｉ Ｆ ；ｐｅ ｉｔ ｎ ｏｓ ； ｎ ｒ ｔ ｎｐ ｒ ｃ ｔ （ － ） ｒｄｃ ｏ ｆ ｒ ｔ ｎ ａ ｅ ｅ ｗ ｏ ｍ ｏ ｔｌｆ ｅ Ｐ ｉ ｉ ｄｅｉ ｒ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｎ ｉ ｒｖ ｄ ｐ ｒｉｌ ｌ ｒａ ｇ ｒｔｍ ｏ Ｎｓ ｔｒ ｅ ｒｃ ｉ ｇ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ． Ｆ’ ｉｅ ｔ ｎ ｖ ｌ ｅ ｉ ｍｐ ｏ ｅ ａｔ ｅ ｆ ｔ ｌ ｏｉ ｃ ｉ ｅ ｈ ｆ ｒ ＷＳ ａ ｇ ｔｔ ｋ ｎ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｐ Ｓ ｄ ｒｃ ｉ ａ ｕ ｓ ａ ｏ
Ｔａ ｇ ｔ ｔ ａ ｋ ｎ ｃ ｅ ｅ ｂａ ｅ ｎ ｉ ｐ ｏ ｅ ｒ ｉ ｌ ｌｅ ｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ｇ ｓ ｈ ｍ ｓ ｄ ｏ ｍ ｒ ｖ ｄ ｐａ ｔｃ ｅ ｆ ｔ ｒ ｉ
ａ ｇ ｒｔ ｏ ｒ ｌｓ ｅ ｏ ｔ ｒ ｓ ｌ ｏ ｉｈｍ ｆ ｒ ｗｉ ｅ ｅ ｓ ｓ ｎｓ ｒ ｎｅ ｗｏ ｋ
ｔａ ｋｎｇ ｒｃ ｉ
０ 引 言
行 转 换 ， 态 记 录 被 跟 踪 目标 节 点 的 特 征 变 化过 程 。 动 １ 基于改进型 Ｐ Ｆ的 目标 跟 踪 算 法
１ １ 粒 子 滤 波 器 ．
无线传感器 网络（ ｉｌｓ ｓｎｏ ｅｗ ｒｓＷＳ ｓ 就是 ｗｒ ｅｓ ｅｓｒ ｔｏｋ ， Ｎ ） ｅ ｎ
基于粒子滤波的on—line boosting目标跟踪算法
摘
要： 基于 Ｈａ ａ ｒ — ｌ ｉ ｋ ｅ 特征 的 ｏ ｎ — ｌ ｉ ｎ ｅ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ跟踪 算法 （ Ｈ Ｂ Ｔ） 把 目标跟 踪看 作是 目标与 背景 的二分类 问
ห้องสมุดไป่ตู้
题， 通过在候选 区域搜索最大分类置信度 的方法得 到 目标新的位置 。但在获取最大置信度时选用的是 区域穷 举搜索法 ， 当 目标过大或者运动速度过快 时 ， 很难确保 系统 的实时性 ， 且易造成跟踪丢失 。本文将粒子滤波算 法 引入 ＨＢ Ｔ 目标跟踪框架 中， 通过 建立 目标运动模 型 ， 并把 Ｈ Ｂ Ｔ 目标分类 置信度与粒子滤波 的观测模型结
第３ １ 卷
第 ３ 期
广西 师范 大 学学 报 ： 自然 科学版
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ： Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｖｏ Ｉ ． ３ １ ＮＯ ． ３
Ｓｅ ｐｔ ． ２０ １３
２ ０ １ ３年 ９月
基 于粒 子 滤 波 的 ｏ ｎ — ｌ ｉ ｎ ｅ ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ目标跟 踪算 法
马先 兵 ， 孙水 发 ， 覃音诗 ， 郭 青， 夏 平
（ 三峡大学 智能视觉与图像信息研究所 ， 湖北 宜 昌 ４ ４ ３ ０ ０ ２ ）
学 习对 目标 和 背景 进行 分 类 从而 实 现 了对 目标 的跟 踪 ， 但是 这 种 基 于 ｏ ｆ ｆ — ｌ ｉ ｎ ｅ的跟 踪算 法 缺 点 在 于不 能
够 自适 应 目标和 背景 变化 ， 容 易 造成 跟踪 丢 失 。２ ０ ０ ６ 年， Ｇ ｒ ａ ｂ ｎ ｅ ｒ将 ｂ ｏ ｏ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ算法 作 为 ｏ ｎ — ｌ ｉ ｎ ｅ特 征选 择
基于粒子滤波和多特征融合的目标跟踪算法
ｃｌ ｌ ｉｎ ｆｈ ａ ｉ ｅ ｅｇｔＭｅｎ ｈｌ ｔｅ ｅ ｈ ｓ ｇｆｒ ｏ ｒ ｎ ｒｃ ｒｌ ｒ ａｊｓ ｄａａｔ ｅ ． ｈ ａ ｕａ ｏ ｔｅ ｒｃ ｉ ． ａｗ ｉ ，ｈ ｉ ｓ ｆｕ ｉ ｌ ｄｓ ｕｔ ａｗｅｅ ｄ ｔ ｐｉ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｔ ｏ ｐ ｔｌｗ ｈ ｅ ｗ ｇ ｏｆ ｎ ｏ ｃ ｏ ａ ｔ ｕ ｕ ｅ ｄ ｖ ｙ
ｄ ｖｅｏ ｅ ｙ ｕ ｉｇ ｔ ｒ ｅ ａ ｅ ｅ ｍａ ｅ ｅ ｌ ｐ ｄ ｂ ｓｎ ａｇ ｔ ｙ ｌｖ ｌｉ ｇ ．Ｔｈ ｗｏ ｆ ａｕ ｅ ｒ ｕ ｅ ｎ ｔ ｅ ｆａ ｆｐ ｒｉｌ ｌ ｒ ｈ ｅ ｌ ｋ ｉ ｅ ｅ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓｗｅ ｅ ｆ ｓ ｄ ｉ ｈ ｒ ｍｅ ｏ ａｔｃｅ ｆ ｔ ，ｔ ｉ ｓｔ ｉ ｅ ｎ ｈ
构信 息的融合系数．实验表 明，该算法 的稳定性较高，同时提 高了跟踪 的精度。 关键词 ： 粒子滤波；加权 颜色直方 图；结构模型；融合 Ｂａｅ ｎＰ ｒｉｌＦｌ ｒ ｎ ｌ— ａｕ ｅ ｕｉｎ ‘ ｊｃ ａｋｎ ｏ ｉ ｍ ｓｄｏ ａｔ ｅ ｉｅ ｄＭｕｔｆ ｔｒ ｓ Ｔ Ａｌ ｔ ｃ ｔ ａ ｉｅ Ｆ ｏ
ｃ ｎ ｉｏ ｓ ｆ ｌｔ ｒ ｄ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｓ ａ ｔ ｃ ｉｇ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｍｂ ｎｎ ｅｃ ｌ ｒａ ｄ ｓ ｕ ｔｒ ｌ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ Ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｏ ｄ ｔ ｎ ｕｔ ｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ， ａ ｋｎ ｌｏ ｉ ｍ ｏ ｉ ｉｇ ｔ ｏ ｏ ｎ ｒ ｃ ａ ｆ ｒ ｔ Ｓｐ ｏ ｏ ｅ ． ｉ ｏ ｃ ｅ ｒ ｔ ｈ ｔ ｕ ｉ ｏ Ｗ ｅｇ ｔｄ ｃ ｌ ｒｈ ｓ ｇ ａ ｂ ｓ ｄ ｏ Ｖ ｓ ｕ ｅ ｏ ｄ ｓ ｒ ｅ ｔ ｅ ｃ ｌ ｒ ｄ ｌ ｆｔ ｅ ｔｒ ｅ， ｔｕ ｔｒ ｌｍｏ ｅ ｗａ ｉ ｈｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｒ ｍ ａ ｅ ｎ ＨＳ ｗａ ｓ ｄ ｔ ｅ ｃ ｂ ｈ ｏｏ ｔ ｉ ｍｏ ｅ ａｇ ｔ ａ ｓ ｃｕ ａ ｄ ｌ ｓ ｏ ｈ ｒ
粒子滤波在目标跟踪算法中的应用研究
摘
要 ：针 对非 高斯 、 强噪声 背 景 下 的 高机 动 目标 实施 跟 踪 时，卡 尔曼 滤 波、扩 展 卡 尔曼 滤波
等 算 法将 出现 滤 波精度 下 降甚 至发 散 现 象 。粒 子 滤 波方 法作 为 一种 基 于 贝叶斯 估 计 的 非 线性 滤
波算法，在处理非高斯非线性时变系统的参数估计和状 态滤波 问题 方面有独到的优势。以 目标 跟踪 问题 为 背景 ，将粒 子滤 波与 卡 尔 曼滤波算 法进行 了对 比研 究 。 关键 词 ： 目标跟 踪 ；粒子 滤 波 ；卡 尔曼 滤波
（ ｉ ｅｅ ｓ ｏｃｓ ａ ｅ ， ｈｎ ｚｏ ５０ ２ Ｃ ｉ￣ Ａ ｒＤ ｆｎｅＦ ｒｅ ｄ ｍｙ Ｚ ｅｇｈ ｕ４ ０ ５ ， ｈｌ ） Ａｃ ｌ ｔ
Ａ ｓ ａｔ ｂ ｔ ｃ ：Ｗｈｎｔｅｏｊｃ ｒ ｅｂ ｃ ｇ ｕ ｄｏ ｉｈｒ ｎ ｕ ｅ ｎ ， ｕｔｍｏ ｅ， ｏ — ａｓｉ ， ｒ ｅ ｂｅｔ ａｅｉ ｔ ａｋｒ ｎ ｆ ｇ ｅ ｅｖｒ ｇ ｍ ｌ— ｄ ｌ ｎ ｎＧ ｕｓ ｎ ｈ ｓ ｎｈ ｏ ｈ ｍａ ｉ ｉ ａ
踪性能优劣的关键步骤。专家提出了 目 标运动模型 包括 ： 多项 式模 型 、 阶 时 间相 关模 型 、 阶 时 间相 一 二 关模型、 半马尔可夫模型、 ｏａ统计模型、 Ｎ ｖｌ 机动 目 标 “ 当前 ” 统计 模 型 等 ， 中多项 式 模 型 占有重 要地 其 位 ， 的两 种 特 殊 形 式 匀 速 （ Ｖ） 型 和 匀 加 速 它 Ｃ 模 （ Ａ 模型因其简单有效 ， Ｃ） 有着广泛 的应用 。然而 ，
Ｋａ ｍａ ｌｅ ． ｌ ｎ ｆ ｔｒ ｉ
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｏｊｃ ｔ ｃ ｉｇ ｐ ｒｃ ｌ ｒ Ｋ ｌ ａ ｌ ｒ ｙｗ ｒ ｓ ｂｅｔ ａ ｋ ； ａ ｉ ｅｆｔ ； ａ ｎｆｔ ｒ ｎ ｔ ｌｉ ｅ ｍ ｉｅ
基于粒子滤波的目标跟踪算法
基于粒子滤波的目标跟踪算法作者：宋光彦来源：《科技创新导报》2012年第16期摘要:随着当前计算机性能的不断提高,粒子滤波算法日益受到人们的关注,因为其在非线性、非高斯系统和状态滤波等方面具有独到的优势,也被广泛应用到运动目标跟踪研究当中。
关键词:粒子滤波图像信号目标跟踪中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)6(a)-0031-011 粒子滤波算法描述粒子滤波的思想基于蒙特卡洛方法,它是利用粒子集来表示概率,即通过随机抽取的加权粒子来代替状态的后验概率分布,这是一种顺序重要性采样法。
当随机采取的粒子数量时,结果也就无限接近于实际的状态后验分布。
因其在非线性、非高斯系统表现出来的优越性,粒子滤波已经成为视频监控、图像处理、生物测定、金融数据等领域的研究热点。
1.1 初始化图像特征是表征一个图像最基本的属性,是图像分析的分布重要依据,它分为自然特征和人工特征。
被跟踪的运动目标要具有一定的先验特征,如目标的颜色分布特征、灰度边缘特征、纹理、光谱等。
我们可以根据实际的需要,选择不同特点的先验特征来描述粒子滤波中每个粒子的初始状态,其决定着滤波的先验概率形式,初始权重取1/Ns。
值得注意的是粒子数的选取与跟踪的实际要求有关,粒子数越多,跟踪就越稳定,精度也就越高,但同时计算量也会变得越大。
1.2 系统状态转移系统状态转移,是指运动目标状态随时间的更新。
需要通过系统模型中的状态方程来描述其状态转移关系。
布朗运动模型、匀速运动模型和匀加速运动模型是处理图像跟踪中的有三种比较普遍的数学模型。
布朗运动模型也被叫作随机游走模型,其目标方程为:xk=Axk-1+Bjk-1,其中,A,B为常数,xk为目标在k时刻的状态,jk-1为归一化噪声量。
匀速和匀加速运动模型的目标方程采用高阶自回归模型,其方程为:ck=Ack-2+Bck-1+Cjk-1,A、B、C均为常数。
1.3 系统观测系统观测是指在通过状态转移方程对目标状态的传播进行“假设”后,用所得的观测量对其进行验证。
一种基于正则粒子滤波器的目标跟踪算法
唐 现 国 ，何 祖 军
（ 苏科技 大 学 电子 信息 学 院 ， 苏 镇 江 ２ ２ ０ ） 江 江 １０ ３
摘 要 ： 滤波技术 是实现多 目 标跟踪 的核心技术之一 。粒子滤波器是基 于序贯 Ｍ ｎ ａｏ ｏｔ Ｃｒ 仿真方法 的非线 ｅ ｉ
性 滤 波算 法 。本 文 采 用 正 则 粒 子 滤 波 算 法 来 代 替 标 准 的粒 子 滤 波 算 法 。正 则 粒 子 滤 波算 法 足 基 于 正 则 再 采 样 算 法 ，
ｔ ａ ｈ ａ ｔ ｌ ｉ ｅ ｌ ｏ ｉｈ ａ ｄ ｉ ｈ ｓ ｂ ｔｅ ｒ ｃ ｉｇ ｅ ａ ｉ ｒ ａ ｄ ｔ ｅ ＲＰＦ ｈａ ｇ ｒ ｃ ｉａ ｖ ｌ ｈ ｎ ｔ ｅ ｐ ｒｉ ｅｆｌ ｒａｇ ｒｔｍ ｎ ｔ ａ ｅｔｒ ｔａ ｋｎ ｂ ｈ ｖｏ ， ｎ ｈ ｃ ｔ ｓ ｈｉｈ ｐ ａ ｔ ｌ ａｕｅ ｃ ａ ｄ ｂｒ ａ ｐ ｉａｉ ｎ ｐ ｏ ｐ ｃ ． ｎ ｏ ｄ ａ ｐｌ ｔｏ ｒ ｓ ｅ ｔ ｃ Ｋ ｅ ｒ ｓ： ｒ ｇ ｌｒｚ ｄ ｐ ｒｉｌ ｉ ｅ ；ｔｒ ｅ ｒ ｃ ｉ ｇ；Ｂａ ｅ ｉｎ ｅ ｔ ａｉｎ；ｒ ｓ ｍｐ ｉ ｇ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｕ ａ ｉｅ ａ ｔ ｅ ｆｌ ｒ ａ ｇ ｔｔａ ｋ ｎ ｃ ｔ ｙ ｓａ ｓｉ ｔｏ ｍ ｅ ａ ｌｎ
（ ｅ ａｔ ｎ ｆＥ ｅｔｏ ｉｓａ ｄ Ｉｆｒ ｔ ｎ，ｉｎ ｓ ｉｅｓｔ ｆ ｃｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ Ｄ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌｃｒｎｃ ｎ ｎｏｍａｉ Ｊａ ｇｕ Ｕｎｖ ｒｉ ｏ ｉｎ ｅａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ， ｏ ｏ ｙ Ｓ Ｚ ｅ ｊ ｎ ０ ３， ｈｎ ） ｈ ｎｉ ｇ ２ ０ Ｃ ｉａ ａ １ ２
基于粒子滤波和Galerkin法的改进目标跟踪算法
Ｌ ＡＮＧ ｎ 。 ＧＡＯ ｈ — ｉ ＧＵ０ ｉ Ｗ ａ ｇ Ｙｉ ｇ Ｉ Ｎａ Ｓ ｉｗｅ ． Ｌｅ ． ｎ ｎ
（ ． ｃｏｌｆＡ ｔ ａｉ ，Ｎ ｒ ｗｓ ｒ ｌ ｔ ｈ ｉ ｌＵ ｉ ｒｔ ｉｎＳ ａ ｎｉ １０ ２ ｈｎ ； １ Ｓｈ ｏ ｏ ｕｏ ｔｎ ｏｔ ｅｅｎＰｏ ｅ ｎ ａ ｎｖ ｓｙ ＇ ｈ ａｘ ７ ０ ７ ，Ｃ ｉａ ｍ ｏ ｈ ｔ ｙｃ ｃ ｅ ｉ，Ｘ ａ
（ ｃｒ ｉ．ｎ ｏ ＠ｇ ａｌｃ ｎ ｓｏｐｏ １ｂ ｙ ｍ ｉ ｏ １ ． ）
摘
要 ： 粒子 滤 波框 架 下 ， 计 的 准 确 性 受 到 建 议 分 布 选 取 的 影 响 很 大 。 传 统 的粒 子 滤 波 通 常 采 用 系统 转 移 在 估
概 率 作 为 建 议 分 布 ， 传 统 的 建议 分布 选取 方 法 由 于没 有 考 虑 新 的 观 测 信 息 ， 此 不 能 产 生 准 确 的 估 计值 。 为 此 采 但 因
ｔｅ ｅ ｔ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｏ ａ ｅ ｏ ｔ ｄ ｔ ｎ ｌ ｆ ｔ ｒ． Ｉ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｆ ｍｅ ｏ ｋ ｃ ｌ ｒ ｍｏ ｅ ｎ ｓ ａ ｅ ｍｏ ｅ ｒ ｈ ｓｉ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｔ ｒ ｉ ｏ ａ ｌ ｓ ｎ ｔ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｒ ｍａ ｏ ａ ｉ ｉ ｅ ａ ｗ ｒ ， ｏｏ ｄ ｌ ａ ｄ ｈ ｐ ｄ ｌ ｗｅ ｅ
Ｓ ｐ ２ １ ｅ ．０ １
ｄｉ１．７ ４ Ｓ ．．０ ７２ １ ．２８ ｏ：０ ３ ２／ Ｐ Ｊ１８ ．０ ０４ ９ １
基 于 粒 子 滤 波 和 Ｇ ｌｒｉ 的 改 进 目标 跟 踪 算 法 ａ ｋｎ法 ｅ
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基于粒子滤波的目标跟踪算法
摘要:随着当前计算机性能的不断提高,粒子滤波算法日益受到人们的关注,因为其在非线性、非高斯系统和状态滤波等方面具有独到的优势,也被广泛应用到运动目标跟踪研究当中。
关键词:粒子滤波图像信号目标跟踪
1 粒子滤波算法描述
粒子滤波的思想基于蒙特卡洛方法,它是利用粒子集来表示概率,即通过随机抽取的加权粒子来代替状态的后验概率分布,这是一种顺序重要性采样法。
当随机采取的粒子数量时,结果也就无限接近于实际的状态后验分布。
因其在非线性、非高斯系统表现出来的优越性,粒子滤波已经成为视频监控、图像处理、生物测定、金融数据等领域的研究热点。
1.1 初始化
图像特征是表征一个图像最基本的属性,是图像分析的分布重要依据,它分为自然特征和人工特征。
被跟踪的运动目标要具有一定的先验特征,如目标的颜色分布特征、灰度边缘特征、纹理、光谱等。
我们可以根据实际的需要,选择不同特点的先验特征来描述粒子滤波中每个粒子的初始状态,其决定着滤波的先验概率形式,初始权重取1/Ns。
值得注意的是粒子数的选取与跟踪的实际要求有关,粒子数越多,
跟踪就越稳定,精度也就越高,但同时计算量也会变得越大。
1.2 系统状态转移
系统状态转移,是指运动目标状态随时间的更新。
需要通过系统模型中的状态方程来描述其状态转移关系。
布朗运动模型、匀速运动模型和匀加速运动模型是处理图像跟踪中的有三种比较普遍的数学模型。
布朗运动模型也被叫作随机游走模型,其目标方程为:xk=Axk-1+Bjk-1,其中,A,B为常数,xk为目标在k时刻的状态,jk-1为归一化噪声量。
匀速和匀加速运动模型的目标方程采用高阶自回归模型,其方程为:ck=Ack-2+Bck-1+Cjk-1,A、B、C均为常数。
1.3 系统观测
系统观测是指在通过状态转移方程对目标状态的传播进行“假设”后,用所得的观测量对其进行验证。
使用观测量对系统状态转移的结果进行验证,实际上是通过建立似然模型,计算在前一个过程中生成的粒子与实际情况之间的相似度。
其目的是观测每个粒子所代表区域的特征与目标模板特征之间的相似程度,相似度越小的粒子赋予的权值就越小,反之权值越大。
1.4 后验概率的计算
后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,后验概率的计算要以先验特征为基础,在此采用加权准则来计算后验概率,这种
准则要求粒子根据自身权值的大小来决定其在后验概率中所占比例的多少。
1.5 重采样
对于重采样的目的,是为了解决在传播过程中粒子集合发生的退化现象。
如果发生了退化,会使许多粒子的权重变得很小,导致大量的计算浪费在小权值粒子上,需要通过对后验概率密度进行再采样,去除权值小的粒子,保留权值大的粒子。
2 粒子滤波算法的仿真
前面详细描述了基于粒子滤波算法各模块的具体功能,下面我们对粒子滤波性能进行仿真实验。
为了验证的方便我们使用MATLAB 进行仿真验证,MATLAB版本使用的是2008a。
采用如下的一个简单一维系统模型进行仿真:
状态方程为
通过实验仿真结果表明粒子滤波跟踪的误差值较小,该算法性能有效可靠。
3 粒子滤波跟踪算法的仿真
3.1 算法的基本流程
在视频序列的跟踪中运用粒子滤波算法,首先对粒子进行初始化,设定粒子数Ns,选择运动模型,然后再进行粒子滤波的计算。
3.2 算法的仿真结果
在MATLAB环境下建立运动目标检测跟踪的模型,然后采用walk.avi视频进行平移空间跟踪测试,图1是截取视频的第11,28,42和70帧的实验跟踪结果。
跟踪实验结果表明,基于粒子滤波算法的运动目标跟踪,可以有效的跟踪到运动的目标区域,有很好的应用价值,值得进一步推广。
4 结语
本文主要研究了运动目标跟踪中的粒子滤波算法,详细论述了粒子滤波的理论基础和算法过程,最后在MATLAB平台上对粒子滤波跟踪算法进行了仿真实验,实验结果表明此算法可以很好的运用于运动目标跟踪。
参考文献
[1]万缨,韩毅,卢汉青.运动目标检测算法的探讨[J].计算机仿真.第23卷,第10期,221-226,2006.
[2]徐方明,卢官名.基于改进surendra背景更新算法的运动目标检测算法[J].山西电子应用,2006,5:39.
[3]伏思华,张小虎.基于序列图像的运动目标实时监测方法[J].光电技术,2004年3月第30卷第2期.。