摘要：在基于视频的目标跟踪中,基于运动预测的跟踪算法是指利用被跟踪目标的运动信息如位置、速度、加速度等对目标的运动轨迹进行预测,其核心是滤波预测算法.常用的滤波预测算法包括卡尔曼滤波算法(Kalman Filter,KF)、扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman Filter,EKF)、Unscented卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman Filter,UKF)和粒子滤波算法(Particle Filter,PF).然而,目前的滤波预测算法都存在模型依赖的缺点,而随着目标机动性的增强,对目标运动模型的建立已变得越来越困难.针对机动目标的运动预测问题,从不依赖于目标运动模型这一新角度出发,运用自抗扰控制技术中的非线性函数作为滤波器,通过提取目标的运动信息来实现对目标的跟踪,以解决运动目标建模困难的问题.
