基于粒子濾波的行人跟蹤.pdf

1、目標(biāo)跟蹤技術(shù)是智能視頻處理領(lǐng)域中核心的視頻內(nèi)容分析技術(shù)。視頻中行人目標(biāo)的跟蹤在場景監(jiān)控、人機(jī)交互、行為識別等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。視頻場景的復(fù)雜性和行人運(yùn)動(dòng)的多變性給目標(biāo)跟蹤帶來極大的挑戰(zhàn)，成為當(dāng)前視頻目標(biāo)跟蹤研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。粒子濾波算法是貝葉斯濾波估計(jì)框架下的目標(biāo)跟蹤算法，即使在非線性、非高斯的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中仍然有良好和穩(wěn)定的性能，因此在視頻行人跟蹤中得到廣泛運(yùn)用。本文主要研究了攝像機(jī)固定的場景下粒子濾波在單目標(biāo)和多目標(biāo)的視頻行

2、人跟蹤中的應(yīng)用，最終提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于粒子濾波的多目標(biāo)行人跟蹤算法。
　　目標(biāo)檢測是目標(biāo)跟蹤的基礎(chǔ)，本文首先研究了前景目標(biāo)的檢測和提?。菏褂没旌细咚贡尘澳Ｐ瞳@取前景掩模，對前景掩模做陰影消除和形態(tài)學(xué)處理，然后進(jìn)行連通分量的提取，完成了復(fù)雜的背景中對前景目標(biāo)的檢測和提取。
　　對于單目標(biāo)的行人跟蹤，本文研究與比較了經(jīng)典的均值漂移和粒子濾波方法在復(fù)雜場景中的跟蹤效果，并研究與實(shí)現(xiàn)了一種均值漂移嵌入的粒子濾波（MSEPF）跟蹤算

3、法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明MSEPF算法能更好地解決目標(biāo)碰撞的問題，可以勝任室外復(fù)雜場景中的單目標(biāo)行人跟蹤。
　　針對多目標(biāo)行人跟蹤的任務(wù)，提出了一種基于粒子濾波的多目標(biāo)跟蹤算法。算法使用團(tuán)塊跟蹤的框架，以團(tuán)塊列表的形式實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)跟蹤：前景目標(biāo)在復(fù)雜的背景中被仔細(xì)地檢測與提取，以獲取前景目標(biāo)的團(tuán)塊列表；使用MSEPF跟蹤算法更新團(tuán)塊參數(shù)，在目標(biāo)遮擋、碰撞時(shí)準(zhǔn)確地跟蹤；對行人目標(biāo)的隨機(jī)出現(xiàn)、消失、合并、分裂等情況，提出了相應(yīng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)策略，維