基于粒子濾波的視頻跟蹤算法研究.pdf

1、本文主要是研究了粒子濾波算法在視頻跟蹤領域的應用及技術問題，通過分析比較常見的視頻跟蹤算法和粒子濾波算法優(yōu)缺點，說明了粒子濾波算法的優(yōu)勢。并且針對粒子濾波算法存在的問題提出了改進，提出了一種重采樣粒子濾波算法和一種基于多特征融合的粒子濾波算法。介紹了視頻跟蹤算法的概念和特點，并根據(jù)常見的視頻檢測算法的分類進行了說明。文章講解了常見的四種視頻跟蹤算法:背景差分法、幀間差分法和光流法，以及重點介紹了本文的主要內(nèi)容粒子濾波算法。介紹了從貝葉斯

2、濾波、卡爾曼濾波系和粒子濾波的聯(lián)系與區(qū)別，以及粒子濾波算法的相關理論方法。
　　 本文介紹了粒子濾波算法在視頻跟蹤中的實際應用，介紹了粒子濾波算法的實現(xiàn)步驟，以及其一些實現(xiàn)環(huán)節(jié)方法的比較論述。介紹了粒子濾波算法在視頻跟蹤中的應用，對實現(xiàn)的算法步驟進行了說明，包括多特征方式的粒子濾波方法在特征的選取和融合方面的策略，對目標運動模型和權值更新方式進行說明，最后介紹了粒子的采樣遞推更新中的方法及存在的問題。在第四章中重點介紹了粒子濾波

3、算法中關于粒子重采樣和多特征融合方面的內(nèi)容。對于粒子濾波算法進行了研究及改進，提出關于新型重采樣和多特征融合方面的研究方法，并通過仿真實驗與其他算法進行了比較，驗證這兩種新型算法的可行性和性能。文章主要對粒子濾波的重采樣算法和多特征融合方式進行了研究。粒子濾波常見的幾種重采樣算法存在著一些不足之處，針對常見的問題提出了一種新的重采樣算法，可以滿足粒子濾波算法跟蹤的穩(wěn)定性和快速性的要求。多特征融合方法是實現(xiàn)多種特征權值的自動調(diào)整，分別依靠