基于Mean_shift的粒子滤波算法在遮挡目标跟踪中的应用

６６Mean Shift 算法和粒子滤波相结合的运动目标视频跟踪技术缪鑫（中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210007）摘要：基于帧间视频图像的运动目标跟踪技术，已经成为计算机视觉领域的一个研究热点，在很多领域被越来越广泛使用，特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视，具有良好的发展前景。

文章结合Mean Shift 算法、粒子滤波算法两种算法的优缺点，提出了将Mean Shift 算法与粒子滤波算法相结合，利用Mean Shift 算法的聚类作用，将粒子样本收敛在更接近目标的真实位置的区域，满足鲁棒性、实时性和抗遮挡的要求，能够应用于高实时性的视频图像处理领域。

关键词：目标视频跟踪；遮挡；Mean Shift 算法；粒子滤波算法中图分类号：TP274.2文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2015）01-0066-02运动目标视频跟踪技术，目的是用计算机代替人，对视频图像中的目标物体进行判别和感知，该项技术在很多领域被越来越广泛的使用，特别在航空航天、医药卫生、国防建设以及国民经济的实用性逐渐被人们重视，具有良好的发展前景。

目标跟踪是很多计算机视觉应用的关键技术，好的算法必须要解决目标在遮挡情况下的跟踪问题。

为解决目标遮挡问题，大致可有如下四类算法：（1）基于目标特征匹配算法。

（2）基于动态贝叶斯网络模型来精确地对遮挡过程建模。

（3）基于颜色分布的粒子滤波。

（4）多子范本匹配方法[1]。

在目标的变形、旋转的情况下，Mean Shift 算法的表现较好，因其利用梯度优化的方法，实现快速的定位目标，而能够实时地跟踪非刚性目标。

但是在目标被严重遮挡的特殊情况下，如：多个目标被同一物体遮挡，单个目标对应状态可能不是局部极值点，逐渐丢失目标，达不到目标跟踪的要求。

而粒子滤波算法，通常可用来解决非线性问题，采用多个粒子，对跟踪的不确定性有了判别，从而保证算法的鲁棒性。

基于均值偏移算法的双摄像机目标跟踪均值偏移算法（Mean Shift Algorithm）是一种非参数的密度估计方法，被广泛应用于目标跟踪领域。

它通过计算目标的颜色直方图和梯度直方图，使用迭代方法寻找样本点密度最大的区域，从而确定目标的位置。

在双摄像机目标跟踪中，通常需要首先对目标进行初始化，并在后续的帧中进行跟踪。

初始化可以通过在第一帧中手动选取目标区域来完成，也可以使用先进的目标检测算法进行自动初始化。

以下是基于均值偏移算法实现双摄像机目标跟踪的具体步骤：1.初始化：在第一帧中，选择目标区域作为初始窗口，并计算该区域的颜色直方图和梯度直方图。

将这些直方图作为目标的颜色和纹理特征。

2.特征匹配：在下一帧中，根据当前目标位置，确定窗口的位置。

使用均值偏移算法计算窗口内样本点的密度，并找到最大密度点作为新的目标位置。

同时，根据新的目标位置，更新窗口的大小。

3.视差计算：由于使用了双摄像机，可以通过计算两个摄像机之间的视差来获得目标的深度信息。

使用立体匹配算法，将左摄像机和右摄像机的图像进行匹配，并计算视差图。

根据视差图中的目标位置，更新目标的深度信息。

4.三维重建：根据目标的深度信息和在左摄像机图像中的位置，可以进行三维重建。

将目标在左摄像机图像中的位置和深度信息转换为三维坐标，并根据立体几何关系计算目标在右摄像机图像中的位置。

从而获得目标的三维坐标。

5.目标跟踪：在下一帧中，根据当前目标的位置和三维坐标，确定窗口的位置和大小，并使用均值偏移算法计算新的目标位置。

同时，根据新的目标位置，更新目标的深度信息和三维坐标。

6.结果展示：通过将目标的位置和三维坐标与原始图像进行叠加，可以实时展示目标的位置和运动轨迹。

同时，可以将三维坐标转换为世界坐标，并在三维空间中对目标位置进行可视化。

基于均值偏移算法的双摄像机目标跟踪不仅考虑了目标的颜色和纹理特征，还利用了双摄像机的优势进行深度估计和三维重建，从而提高了目标跟踪的精度和准确性。

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。

粒子滤波在单目标跟踪中的应用粒子滤波在单目标跟踪中的应用粒子滤波（Particle Filter）是一种常用于目标跟踪的方法，特别适用于单目标跟踪。

下面将按照步骤思路来解释粒子滤波在单目标跟踪中的应用。

1. 初始化：首先，需要初始化一组粒子。

每个粒子代表一个可能的目标状态，例如目标的位置和速度。

这些粒子在整个跟踪过程中会被不断更新和调整。

2. 预测：根据当前的目标状态和运动模型，对每个粒子进行预测，即预测目标在下一帧中的位置和速度。

这可以通过使用运动模型和随机噪声来模拟目标的运动。

3. 观测更新：接下来，需要根据观测数据来更新粒子权重。

观测数据可以是从图像或传感器中获得的目标特征，例如颜色、纹理或形状。

对于每个粒子，计算其与观测数据之间的相似度，并将相似度作为粒子的权重。

4. 重采样：根据粒子的权重，进行重采样操作。

重采样过程会根据粒子的权重来选择新一轮的粒子，即根据权重较高的粒子更有可能被选择，而权重较低的粒子会被淘汰。

这样可以保留较好的粒子，并且用新的粒子替代权重较低的粒子。

5. 目标估计：通过对最后一轮重采样后的粒子进行统计分析，可以估计出目标的最可能状态。

常见的估计方法有计算粒子的平均值或最大权重粒子的位置。

这样就得到了目标的估计位置和速度。

6. 更新迭代：随着新的观测数据的到来，需要不断重复以上步骤，即预测、观测更新、重采样和目标估计，来实现目标的持续跟踪。

综上所述，粒子滤波在单目标跟踪中的应用通过初始化粒子、预测目标状态、根据观测数据更新粒子权重、重采样和目标估计来实现目标的准确跟踪。

通过不断迭代更新的过程，可以在复杂环境中实现目标的高效跟踪，并且适用于各种目标特征和运动模型。

新型粒子滤波算法及其在纯方位目标跟踪中的应用作者：王法胜张应博来源：《计算机应用》2010年第01期摘要:针对基本粒子滤波算法没有融合当前时刻观测值的缺点,提出了一种卡尔曼粒子滤波算法。

该算法针对每一个粒子使用卡尔曼滤波器进行更新,在更新过程中融合最新的观测信息,提高粒子滤波器的估计精度。

针对纯方位目标跟踪问题进行实验,与基本粒子滤波算法及卡尔曼滤波进行了对比。

实验结果表明,卡尔曼粒子滤波算法的跟踪性能明显优于其他两种算法。

关键词:卡尔曼滤波器;粒子滤波;目标运动分析;线性跟踪系统中图分类号: TP39文献标志码:ANovel particle filtering algorithm with application to bearingonly trackingWANG Fasheng1, ZHANG Yingbo21. Department of Computer Science and Technology, Dalian Neusoft Institute of Information,2. City Institute, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116600, China)Abstract: The conventional bootstrap filter suffers a main drawback of not incorporating the latest observations. Therefore, this paper proposed a Kalman Particle Filter (KPF) algorithm, and applied this new algorithm to bearingonly target tracking. An improved scheme was presented to handle this problem and yield a Kalman particle filter. The underlying idea of the new algorithm is that each particle is updated using Kalman filter incorporating the coming observations. A bearingonly tracking model was experimented and compared with bootstrap filter and KPF. The experimental results verify its superiority.Key words: Kalman filter; particle filtering;target motion analysis; linear tracking system0 引言纯方位目标跟踪(BearingOnly Tracking, BOT)在许多领域尤其是军事领域中(航空、航海、水下)具有非常广泛的应用[1]。

基于粒子滤波算法的多目标跟踪技术研究
随着计算机技术的发展和普及，人们对于多目标跟踪技术的需求越来越高，这
也促进了多目标跟踪技术的研究与应用。

而在众多的多目标跟踪算法中，粒子滤波算法因其出色的性能表现和较高的稳定性而备受关注。

粒子滤波算法的原理是利用随机采样的方法来描述概率分布，通过对这些样本
的更新和筛选，最终得到与目标实际运动情况相匹配的状态。

在多目标跟踪中，每个目标的状态可以表示为一个四元组：位置、速度和尺寸，而多个目标的状态则可以表示为一个状态向量。

粒子滤波算法的核心思想是通过不断循环的样本生成、权重更新和样本筛选，
不断优化概率分布，最终得到最优的跟踪结果。

具体而言，需要首先生成一定数目的粒子样本，这些样本包含了当前目标状态的随机分布信息。

接着，利用观测数据对样本的权重进行更新，依据权重对样本进行筛选，得到下一时刻的状态向量。

而经过多次循环之后，得到的目标轨迹便是最佳的跟踪结果。

除了基本的粒子滤波算法，还有一些基于其改进的算法被广泛应用于多目标跟
踪中。

例如，在目标数量较大的情况下，传统的粒子滤波算法往往会出现样本数量不足的问题，从而导致跟踪准确度下降。

而随着算法的不断改进，例如混合高斯方法和卡尔曼滤波方法等，可以有效提高算法的稳定性和鲁棒性。

总体而言，基于粒子滤波算法的多目标跟踪技术已经得到了广泛的应用和研究，其应用范围也越来越广泛，例如在交通监控、医学图像处理和航空控制等领域中都有着重要的应用价值。

虽然目前的研究还存在一定的局限性和挑战，例如目标状态表示的精度和权重的计算方法等，但随着技术的不断发展和创新，相信在不远的将来，多目标跟踪技术将会得到进一步的突破和提升。

4-D尺度空间中基于Mean-Shift的目标跟踪
王宇雄;章毓晋;王晓华
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2010(032)007
【摘要】在基于Mean-Shift的目标跟踪算法中,尺度自适应机制是算法研究的一个重要方向.一种典型的方法采用Lindeberg的尺度空间理论以获取目标尺度信息.但现有算法中将尺度由2-D矢量压缩为1-D量,未能精细地刻画目标仿射变换时的尺度变化,从而限制了算法的适用范围.为此,该文将尺度维1-D滤波推广至2-D,构造得到了相应的4-D尺度空间,并利用空间维和尺度维的Mean-Shift交替迭代,实现了同时在空间位置和尺度方向对目标的有效跟踪,提高了算法在目标尺度变化时的自适应性,并扩大了算法的适用范围.
【总页数】7页(P1626-1632)
【作者】王宇雄;章毓晋;王晓华
【作者单位】清华大学电子工程系,北京,100084;清华大学电子工程系,北
京,100084;北京理工大学信息与电子学院,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于特征融合的Mean-shift算法在目标跟踪中的研究 [J], 乔运伟;杨帆;李岩;唐红梅
2.基于Mean-Shift算法的粒子滤波器在目标跟踪中的应用 [J], 杨波
3.基于Mean-shift的粒子滤波算法在遮挡目标跟踪中的应用 [J], 李睿;刘涛;李明
4.热红外图像序列中基于KCF和Mean-Shift定位的目标跟踪方法 [J], 易欣; 郭武士; 赵丽
5.热红外图像序列中基于KCF和Mean-Shift定位的目标跟踪方法 [J], 易欣; 郭武士; 赵丽
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目标跟踪算法综述目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉中一项重要的任务，它旨在识别并跟踪视频序列中的特定目标。

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，目标跟踪算法也得到了巨大的改进和突破。

本文将综述当前常见的目标跟踪算法，包括传统的基于特征的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法。

一、传统的基于特征的目标跟踪算法传统的目标跟踪算法主要基于目标的外观特征进行跟踪，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。

其中，最经典的算法是卡尔曼滤波器（Kalman Filter）算法和粒子滤波器（Particle Filter）算法。

卡尔曼滤波器是一种基于状态空间模型的滤波器，通过预测目标的位置和速度，并根据观测数据进行修正，从而实现目标的跟踪。

它的优势在于对于线性系统能够得到最优估计，并且具有较低的计算复杂度。

但是，卡尔曼滤波器对于非线性系统和非高斯噪声的处理能力较差，容易导致跟踪误差的累积。

粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的目标跟踪算法，通过生成一组粒子来表示目标的可能位置，并根据观测数据和权重对粒子进行更新和重采样。

粒子滤波器具有较好的鲁棒性和适应性，能够有效处理非线性系统和非高斯噪声。

但是，由于需要采样大量的粒子，并且对粒子进行权重更新和重采样操作，使得粒子滤波器的计算复杂度较高，难以实时应用于大规模目标跟踪。

二、基于深度学习的目标跟踪算法随着深度学习技术的飞速发展和广泛应用，基于深度学习的目标跟踪算法也取得了显著的进展。

深度学习算法通过在大规模标注数据上进行训练，能够学习到更具有区分性的特征表示，并且具有较好的泛化能力和鲁棒性。

目前，基于深度学习的目标跟踪算法主要分为两类：基于孪生网络的在线学习方法和基于卷积神经网络的离线训练方法。

基于孪生网络的在线学习方法通过将目标的当前帧与模板帧进行比较，计算相似度分数，并根据分数进行目标位置的预测和更新。

该方法具有较好的实时性和鲁棒性，但是需要大量的在线训练数据，对于目标的变化和遮挡情况较为敏感。

结合自适应核函数的 Mean-shift 改进算法赵云峰【摘要】为解决 Mean-shift 算法采用固定跟踪窗口造成的目标定位精度低的问题,结合视觉显著性检测和像素灰度相似度,提出一种采用自适应核函数的 Mean-shift 跟踪算法。

该方法以灰度相似度加权的视觉显著性特征确定目标区域,并结合Epanechnikov 核函数构建自适应核函数,使跟踪窗口自适应目标大小变化,降低目标尺度变化的影响,实现目标的有效跟踪。

实验结果证明,该方法能够有效跟踪尺度变化目标,处理每帧图像耗时小于25 ms,满足实时性需求。

%In order to solve the problem of Mean-shift algorithm caused by the fixed track window,an improved Mean-shift algorithm using adaptive kernel function is proposed.Visual saliency weighted by the gray similarity is detected to ascertain the object area,and the adaptive kernel function is designed to track object combined with Epanechnikov and the object area,reducing the effect of fixed track window and background pixels.After plenty of experiments,the results show that the proposed method can track object scale motions in real time and exactly,and cost less than 25 ms for every frame.【期刊名称】《液晶与显示》【年(卷),期】2016(031)012【总页数】6页(P1143-1148)【关键词】自适应核函数;Mean-shift;视觉显著性【作者】赵云峰【作者单位】中国人民解放军 91245 部队，辽宁葫芦岛 125000【正文语种】中文【中图分类】TP394.1作为计算机视觉研究热点之一，目标跟踪技术在智能交通、智能机器人、激光通信、精确制导等领域有着广泛应用[1-3]。

基于粒子滤波的导航与定位研究目录：一、引言二、粒子滤波算法介绍三、基于粒子滤波的导航与定位四、实验结果与分析五、结论和展望一、引言粒子滤波是一种基于蒙特卡罗方法的非线性滤波算法，适用于处理非高斯状态不定的问题。

在实际应用中，粒子滤波被广泛应用于导航与定位，机器人控制，雷达跟踪等领域。

本文将围绕基于粒子滤波的导航与定位展开研究，介绍粒子滤波算法原理、基于粒子滤波的导航定位模型、实验结果及结论等内容。

二、粒子滤波算法介绍1. 粒子滤波算法原理粒子滤波（Particle Filter）即蒙特卡罗滤波（Monte Carlo Filter），它是利用粒子（Particle）来描述非高斯分布的一种滤波方式。

粒子滤波的思想是通过在状态空间中对目标进行随机取样，并通过计算每个取样点的权重来精确描述目标的分布状态。

其基本原理如下：1) 粒子集合：将状态分布映射到粒子集合中，即通过抽样的方式在状态空间中生成一系列随机样本（粒子），使用粒子集合来近似真实状态概率分布；2) 状态转移：对粒子进行状态转移，即在当前时刻通过状态转移模型计算下一时刻的状态；3) 观测模型：计算每个粒子与观测结果的匹配度，即通过观测模型计算每个粒子对应的权重；4) 重新采样：对高权重的粒子进行保留，对低权重的粒子进行替换，采用重采样技术保留高权重粒子，使其在下一时刻得到更多的样本，从而提高精度。

2. 粒子滤波算法特点相对于其他滤波算法，粒子滤波的主要特点如下：1) 适用范围广：可用于处理非高斯分布状态和非线性系统中的滤波问题，适用范围广泛；2) 精度高：通过粒子集合的方法能够更准确的描述状态分布情况，从而提高滤波精度；3) 无需状态/观测模型线性化：相较于卡尔曼滤波，粒子滤波不需要对状态/观测模型进行线性化拟合，因此对于非线性问题可以更好的处理；4) 计算量大：由于需要进行随机重采样，因此对计算量的要求较高，计算量较大。

三、基于粒子滤波的导航与定位1. 导航定位模型基于粒子滤波的导航定位模型主要由状态转移模型和观测模型构成。