基于几何主动轮廓模型的粒子滤波跟踪算法(4)

基于几何主动轮廓模型的粒子滤波跟踪算法

1208计算机应用第31卷

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第775帧中，目标被一辆迎面驶来的车辆遮挡，目标姿态发生了明显变化，直到第801帧中，目标才行驶出遮挡区域，用本文提出的算法和重采样策略能够准确锁定目标，并取得了较好的跟踪效果。

在图4中，被跟踪的目标是一辆远去的车辆，由于天气变被跟踪车辆的颜色与背景颜色很相似，在第739帧化等原因，

中，目标开始模糊，在人眼视线范围内也难以分辨出图像中目标位置精度的情况下，用本文提出的算法把更新的目标轮廓信息通过重采样方法，加入到目标状态估计中，所以跟踪窗大达到很好的跟踪效果。小能够随着目标轮廓变化而变化，

由以上实验结果可以看出，本文提出的算法运用水平集函数，能够很好处理目标轮廓的变化，准确提取运动目标的角跟踪过程中，该算法可以收敛到目标真实边界，在复杂背点，

具有广泛的适应性。景下能够准确跟踪运动目标，

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4结语

本文将几何主动轮廓模型结合进粒子滤波框架中，针对

粒子依赖于参数选择而且不能处理目标轮廓拓扑结构的不足之处，给出基于几何主动轮廓模型的粒子滤波算法，该算法在使得重采样后的粒子最大限重采样时刻加入大量的新信息，

度地接近真实状态，提高了对非线性系统状态的估计精度，优化了粒子滤波跟踪性能。

本文仅给出了复杂环境下单目标的跟踪。将该算法运用于复杂背景下多个目标的跟踪，是本算法下一步研究内容。参考文献：

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（上接第1204页）

聚类过程的时间开销增长较快。今后的研究工作包括：1）采用方向、梯度等约束链码追踪过程来取代分块链码跟踪以提高提高有效性和减少线段数量；2）主元分析过程考虑点的灰度、梯度等信息，提高精确度；3）采用模糊聚类方法提高聚类的有效性与速度。

致谢：感谢浙江省大学生新苗计划对本文研究工作所提供的支持与帮助。参考文献：

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