一种新的基于粒子滤波框架的目标跟踪方法

摘要

针对彩色视频序列,文章将彩色分布和概率主成分分析（PPCA）嵌入到粒子滤波框架,提出了一种新的目标跟踪方法。彩色分布具有对部分遮挡的健壮性,旋转和尺度不变性以及计算有效性等优点。同时,在粒子滤波框架下,通过主成分分析（PCA）更新目标的特征向量和均值,实时地反映其外貌变化;并通过概率主成分分析的一个低维子空间表示有效地调整这些改变。为了节省处理过程的时间以及提高跟踪算法的有效性,文章在更新过程中植入了一个遗忘因子。实验结果表明,提出的跟踪算法在目标物体经历姿势和尺度变化、遮挡以及复杂背景的情况下,取得了比较好的实验效果。