【摘 要】
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针对单一视觉特征跟踪的局限性，本文提出一种根据场景变化动态建立目标模型的粒子滤波视觉跟踪算法，该方法首先选择简单且具有互补性的色彩与纹理特征描述表示当前图像，然后在粒子滤波框架下，利用民主融合策略进行信息融合，民主融合策略能够根据信息在当前的跟踪环境的可靠性自适应调节各个特征信息的权重，发挥各个信息的优点，从而实现各特征信息间的自适应融合，增加描述目标观测的可靠性，从而提高目标观测模型的鲁棒性；另
【机 构】
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青岛科技大学自动化与电子工程学院,青岛266042 东南大学自动化学院,南京210096
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针对单一视觉特征跟踪的局限性，本文提出一种根据场景变化动态建立目标模型的粒子滤波视觉跟踪算法，该方法首先选择简单且具有互补性的色彩与纹理特征描述表示当前图像，然后在粒子滤波框架下，利用民主融合策略进行信息融合，民主融合策略能够根据信息在当前的跟踪环境的可靠性自适应调节各个特征信息的权重，发挥各个信息的优点，从而实现各特征信息间的自适应融合，增加描述目标观测的可靠性，从而提高目标观测模型的鲁棒性；另外对各个特征似然函数的噪声参数进行在线估计和更新，进一步提高粒子滤波跟踪的可靠性。分析和实验表明，算法对视频运动目标的任意平移、转动、部分遮挡、光照变化以及相似物干扰等情况下的跟踪均具有较好的效果。
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