下载文档原格式
粒子滤波算法在目标跟踪中的应用目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要问题，它的应用涉及到很多方面，包括军事、安防、交通、医疗等。
在目标跟踪的过程中，需要对目标进行检测、跟踪和预测，并且要能够应对各种复杂的环境条件和场景变化。
目前，粒子滤波算法被广泛应用于目标跟踪中，其优良的性能和实用性备受赞誉。
一、粒子滤波算法的基本原理粒子滤波算法是一种基于蒙特卡罗方法的估计算法，该算法通过随机粒子的集合来模拟概率密度函数的形状，进而实现对目标运动状态的预测和跟踪。
在粒子滤波算法中，随机粒子的个数通常会比较大，每个粒子都代表了目标在当前时刻的状态，包括位置、速度、加速度等信息。
当目标状态变化时，粒子的位置和权重也会随之更新，这样就能够实现对目标的精确跟踪和状态预测。
在粒子滤波算法中，每个粒子都有一个重要的权重值，它代表了该粒子代表目标状态的置信度。
在每一次迭代过程中，粒子的权重会根据观测数据进行更新，使得权重较高的粒子更有可能被保留下来，从而更准确地反映目标状态的概率分布。
二、粒子滤波算法在目标跟踪中的应用粒子滤波算法在目标跟踪中的应用非常广泛，包括运动目标追踪、人脸跟踪、行人检测等方面。
下面以运动目标追踪为例，介绍粒子滤波算法在目标跟踪中的具体实现和优势。
在运动目标追踪中，粒子滤波算法通常采用状态空间模型进行建模，将目标状态表示为一个随机向量，其中包括位置、速度、加速度等信息。
在每一时刻，根据观测数据更新粒子的状态和权重，从而实现对目标的跟踪和预测。
通过优化粒子个数、重新采样的策略等参数，可以进一步提高算法的性能和鲁棒性。
相比于其他目标跟踪算法，粒子滤波算法具有很多优点。
首先，它可以非常灵活地应对目标在运动、变形、遮挡等方面的复杂情况，从而实现更加准确和稳定的跟踪效果。
其次，粒子滤波算法可以自适应地调整参数和模型，以适应不同的环境和场景，使算法更加鲁棒和实用。
三、粒子滤波算法的未来发展方向随着计算机视觉领域的飞速发展，粒子滤波算法在目标跟踪中的应用也将持续拓展和深化。
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。
基于多特征的退火粒子滤波视觉目标跟踪算法赵迎春;郭强【期刊名称】《软件工程师》【年(卷),期】2015(000)007【摘要】提出了一种新的融合多特征的基于改进模拟退火粒子滤波跟踪算法。
首先，针对重要性采样粒子滤波算法中重要性抽样密度函数未考虑最近观测值，不能有效逼近真实后验密度函数的问题，通过采用改进的模拟退火(SA)方法优化重要抽样密度函数，并利用不同温度下扰动函数和Metropolis准则克服粒子匮乏缺陷；同时，针对SA方法在粒子滤波视觉跟踪应用上效率不高的缺陷，对经典模拟退火算法进行改进，降低了参数选择的敏感性，保持了原算法全局寻优的优点，提高了算法的速度。
%This paper presents a novel particle filter tracking algorithm that fuses multiple cues using improved simulated annealing method.The importance probability density function adopted by the algorithm of sequential importance sampling particle iflter does not take into account the updated observation,so that it can not approximate posterior density well.Therefore,an improved simulated annealing method is introduced to better approach the real probability density function.The problem of particle impoverishment can be solved by utilizing disturbing function and by the rule of metropolis. Meanwhile,in order to obviate the defect of low efficiency that SA method performed in particle filter target tracking application,the classical simulated annealing algorithm isimproved,reducing the sensitivity of parameter selection and maintainingthe advantage of global optimization in the original algorithm.Besides that,the speed of the algorithm proposed in the paper runs faster.【总页数】3页(P63-64,62)【作者】赵迎春;郭强【作者单位】中国刑事警察学院图书馆，辽宁沈阳 110035;中国刑事警察学院图书馆，辽宁沈阳 110035; 东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳 110004【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于C UDA与粒子滤波的多特征融合视频目标跟踪算法 [J], 刘伟;孟朝晖;薛东伟2.基于多特征融合的粒子滤波多目标跟踪算法研究 [J], 杨龙文;黄植功3.基于多特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪算法 [J], 董娜;刘军4.基于多特征融合的转移粒子滤波红外小目标跟踪算法研究 [J], 霍富功;王诗琴5.一种基于多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法 [J], 高秀斌;丁盼盼;蒋长帅;杜宇人因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于多特征的粒子滤波跟踪算法
摘要：为解决基于颜色直方图的粒子滤波跟踪算法容易受到相似背景干扰，提出了一种方法，即通过高斯模型检测目标并提取出粒子窗口内轮廓，把轮廓的成对几何直方图特征和颜色直方图这两个特征相结合融合到粒子滤波跟踪框架中，有效的抑制背景相似干扰。
实验结果证明，基于颜色直方图单一特征的粒子滤波跟踪算法相比，本算法是稳定和有效的。
关键词：轮廓；粒子滤波；pgh
中图分类号：tp311.52
在目前计算机视觉领域，目标跟踪是一个大家关注的课题，其广泛应用于视频监控、国防建设、国民经济等方面。
不受非线性、非高斯问题限制的粒子滤波成为目标跟踪的重要方法之一[1]。
当背景颜色与目标特征颜色相近时，跟踪窗口定位会出现偏差甚至失败。
为了更好的跟踪与背景相似的目标，提出了将高斯模型检测出粒子窗口内头肩几何轮廓特征和颜色特征融合，利用二阶自回归模型对跟踪窗口预测。
实验证明，该算法对目标区域与背景相近的情况有良好的适应性。
1 粒子滤波算法
粒子滤波（particle filter）又称贝叶斯滤波或蒙特卡罗滤波[2]。
它用一些离散随机采样点来近似系统随机变量的概率密度函数，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差估计。
这些采样点又称为粒子。
在算法中用{xi0：k，wik}ni=1表示一个服从后验概率密度分布p（x0：k|z0：k）随机样本集合。
粒子xi0：k，i=1，…，n}的权值分别是{wik，i=1，…，n}，并且满足σni=1wik=1，其中xi0：k 为系统状态量，z0：k为观测量，n表示粒子数量，k表示第k时刻。
用有限的样本近似任意状态的后验概率密度。
k时刻的后验概率密度近似为：
（1）p（x0：k|z1：k）≈（其中，δ（·）为kronecker delta 函数）
由序列重要性采样原理得出权值的迭代公式：
（2） =
其中p（zk|xik）表示系统状态由xk-1转移到xk后和观测值之间的相似度，由上式得：
（3）wik=wik-1 p（zk|xik）
2 改进的粒子滤波跟踪算法
作为目标跟踪的特征很多，如颜色、纹理、边缘等[3]。
由于hsv 颜色模型符合人类的视觉感知，所以采用hsv色彩空间模型。
在hsv 颜色模型上，对h、s、v三个分量8*8*8均等划分，建立目标区域的颜色直方图。
假设目标模板区域的颜色直方图{p0（u）}u=1，…，m，其中m为直方图的段数。
如下：
（4）p0（u）=kσni=1δ[f（xi）-u]
上式中，k为归一化常数，n为目标区域像素总个数，u为直方图段数索引值，f（xi）是索引函数，表示像素xi所在直方图段数的
序号，δ（·）为kronecker delta函数。
如果粒子的颜色直方图为{p（u）}u=1，…，m，两个直方图的相似性，这里采用bhattacharyya系数[4]来反映匹配程度。
它们的bhattacharyya距离如下：
（5） = （其中， = ）
式中ρ[p0，p]表示bhattacharyya系数。
ρ[p0，p]的范围在0～1之间。
尽管颜色特征在目标跟踪研究领域有很多优点，但在有颜色相似的背景干扰的时候，传统的基于颜色这个单一特征的粒子滤波会出现跟踪偏差甚至跟丢目标。
为了改进目标跟踪的可靠性和鲁棒性，添加轮廓特征，这两个特征组成联合特征来优化粒子滤波，实现稳定跟踪。
使用高斯模型构造背景模型[5]，对当前帧完成高斯模型的更新后得到一个二值图像，在连通标记后，由于人在运动过程中，头部和肩部的轮廓变化较小，所以可计算人的头肩轮廓的pgh。
假设目标模板区域的头肩轮廓的成对几何直方图{q0
（u）}u=1，…，n。
各个粒子窗口内的成对几何直方图为{q（u）}，u=1，…，n。
两个直方图的相似度，采用以下这个公式计算：
（6）dcontour=1-σni=1min（q（u）-q0（u））
所以定义判断目标特征匹配的相似度为d=αdccolor+βdcontour，其中，α+β=1。
k时刻，给定状态xk粒子权值表示为：
（7）ω=w（zk|xik）∝exp（-λ·d）
在视频的每一帧中，被跟踪的目标的状态用下式描述：
（8）x=（x0，y0，x，y，w，h）
其中：（x0，y0）表示目标模板的初始中心坐标，（x，y）表示当前目标的中心坐标，（w，h）表示初始目标窗口的长和宽。
目标的系统状态模型采用二阶自回归模型描述，具体如下：（9）xt=axt-2+bxt-1+cvt
其中：xt-1、xt-2分别表示t-1时刻和t-2时刻目标的系统状态，xt表示t时刻预测状态。
这里a=2，b=1，c表示粒子传播半径，vt 表示一个零均值的高斯随机过程噪声。
3 算法描述
第一步：初始化。
在视频中，由人工选择跟踪的目标位置或通过检测器自动检测出目标的位置后，计算目标模板的颜色特征和几何轮廓特征。
假设先验分布为均匀分布，初始化n个采样粒子{xi0：k，wik}ni=1，{wi0：k，i=1，…，n}=1/n。
第二步：预测。
这时候已知k-1时刻的粒子集{xik-1，wik-1}ni=1。
然后根据公式（9）预测新粒子的位置，最终预测的新粒子为{xik，wik-1}ni=1。
第三步：权值计算。
提取头肩轮廓并利用公式（7）计算每个粒子新权值wik，并归一化。
第四步：重采样。
根据权值的大小排序，将权值最大的粒子赋给被丢弃的粒子，最后新的粒子集{xi0：k，
n-1}ni=1。
第五步：输出。
计算目标的状态，xkopt=σni=1xik*wik，
目标窗口大小选择相似度最大的粒子对应的窗口。
第六步：判断跟踪是否结束，若结束，退出本算法，否则返回第二步。
4 跟踪实验及结果分析
该视频是来自pets2001数据集。
如图1（a）所示，目标行进过程中，因目标衣服的颜色和马路汽车颜色相近，跟踪窗口会偏离目标，所以原始粒子滤波算法对目标跟踪的效果不理想。
而如图1（b）所示，改进的算法结合目标的运动信息，跟踪窗口准确跟踪目标位置，对目标跟踪有效且稳定。
（a）传统粒子滤波算法
（b）改进后的粒子滤波算法
图1 跟踪序列第121、154、217帧
5 结论
针对传统的粒子滤波算法不能很好的解决存在背景相似的目标
跟踪问题，通过高斯模型建模检测出每帧的头肩几何轮廓特征，并将颜色特征和轮廓特征结合作为联合特征来识别目标，消除相似背景的干扰。
实验结果表明提出改进传统的粒子滤波算法对在背景相似和尺度缩放情况下跟踪的可靠性和稳定性提高了。
参考文献：
[1]gordan n j.a hybrid bootstrap filter for target tracking in clutter[j].ieee trans on aes，1997，33（1）：353-358. [2]nummiaro k.koller-meier e.van gool l，an adaptive color based particle fiherej3 image and vision computing，2003，
21（1）：99-110.
[3]李巍，赵英凯，钱厚亮.一种基于纹理和颜色的目标跟踪方法[j].计算机仿真，2011，28（1）：273-276.
[4]郑俊翔，宣国荣，柴佩琪.巴氏距离和k-l交换结合的特征选择[j].微型电脑应用，2004，20（12）：12-14.
[5]陈超，杨克俭.基于改进的单高斯模型的运动目标检测方法[j].微型机与应用，2010，29（4）：39-42.
作者简介：伦云飞（1987.12-），男，在读研究生，研究方向：数字图像处理；陈书杨（1989.6-），男，在读研究生，研究方向：数字图像处理。
作者单位：辽宁大学信息学院，沈阳 110036。
