计算机应用 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (09): 2489-2492.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02489

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基于粒子滤波和Galerkin法的改进目标跟踪算法

梁楠1,高世伟2,郭雷1,王瀛1   

  1. 1. 西北工业大学 自动化学院,西安 710072
    2. 中国石油兰州石化公司 自动化研究院,兰州 730060
  • 收稿日期:2011-03-29 修回日期:2011-05-31 发布日期:2011-09-01 出版日期:2011-09-01
  • 通讯作者: 梁楠
  • 作者简介:梁楠(1981-),男,河南南阳人,博士研究生,主要研究方向:图像处理、目标识别与跟踪;
    高世伟(1980-),男,甘肃兰州人,工程师,博士,主要研究方向:模式识别,目标跟踪;
    郭雷(1956-),男,山东海阳人,教授,博士生导师,主要研究方向:神经计算、视觉计算、图像和视频处理、模式识别;
    王瀛(1976-),男,河南开封人,博士研究生,主要研究方向:模式识别、高光谱遥感图像处理。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61003131;61003138;61073116)

Improved object tracking algorithm based on particle filter and Galerkin's method

LIANG Nan1,GAO Shi-wei2,GUO Lei1,WANG Ying1   

  1. 1. School of Automation, Northwestern Ploytechnical University, Xi'an Shaanxi 710072, China
    2. Automation Institute, Lanzhou Petrochemical Company, Lanzhou Gansu 730060, China
  • Received:2011-03-29 Revised:2011-05-31 Online:2011-09-01 Published:2011-09-01
  • Contact: LIANG Nan

摘要: 在粒子滤波框架下,估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概率作为建议分布,但传统的建议分布选取方法由于没有考虑新的观测信息,因此不能产生准确的估计值。为此采用一种叫做Galerkin法的数学工具去构造建议分布,依据该方法构造的建议分布相对传统的方法提高了粒子滤波估计的准确性。同时,在新的跟踪算法框架中,将颜色模型和形状模型进行自适应的融合,并提出了一种新的模型更新方法,提高了目标跟踪的稳定性。实验结果证明了该跟踪算法的有效性。

关键词: 目标跟踪, 粒子滤波, 自适应融合, Galerkin法, 颜色模型

Abstract: In the particle filter framework, estimation accuracy strongly depends on the choice of proposal distribution. The traditional particle filter uses system transition probability as the proposal distribution without considering the new observing information; therefore, they cannot give accurate estimation. A new tracking framework applied with particle filter algorithm was proposed, which used Galerkin's method to construct proposal distribution. This proposal distribution enhanced the estimation accuracy compared to traditional filters. In the proposed framework, color model and shape model were adaptively fused, and a new model update scheme was also proposed to improve the stability of the object tracking. The experimental results demonstrate the availability of the proposed algorithm.

Key words: object tracking, particle filter, adaptive fusion, Galerkin's method, color model

中图分类号: