【摘 要】
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提出了一种基于粒子滤波框架的多特征级联跟踪算法，以log-Gabor 滤波器作为粒子判别级，滤除一定数量的无效粒子来提高粒子滤波的性能；再级联上融合了log-Gabor 特征、LBP 特
【机 构】
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江南大学物联网工程学院 无锡 214122
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提出了一种基于粒子滤波框架的多特征级联跟踪算法，以log-Gabor 滤波器作为粒子判别级，滤除一定数量的无效粒子来提高粒子滤波的性能；再级联上融合了log-Gabor 特征、LBP 特征和HOG 特征在内的粒子加权级，实现目标跟踪。应用log-Gabor 滤波器良好的频率响应对粒子做出总体评估以决定其有效性，同时以log-Gabor 滤波器输出张成的频域特征，配合LBP 和HOG 局部特征对目标做出总体信息和细节信息的整体把握，有效突出后验概率分布中的峰值状态。实验结果表明，该算法能快速去除无效粒子，实现目标的鲁棒跟踪。
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