基于粒子滤波的运动行人视频自动跟踪方法及系统

摘要

本申请公开了一种基于粒子滤波的运动行人视频自动跟踪方法及系统，该方法包括：输入一帧图像，通过HOG特征向量集和SVM向量机进行检测；实现基于HOG和颜色双重特征的粒子滤波跟踪，首先获得目标行人的初始矩形区域，并从目标矩形区域中采样若干粒子，提取HOG特征和颜色特征，计算HOG和颜色双重特征融合后粒子的权重，通过最小均方误差估计器得到最后的状态估计并输出估计目标后进行重采样；使之紧紧锁定跟踪目标行人。本发明通过提取HOG和颜色双重特征，提高粒子滤波似然模型的鲁棒性，消除跟踪过程中不稳定的情况，结合HOG特征通过加权平均的融合策略构建更好的似然模型，大大提高跟踪算法的鲁棒性，完成稳定的跟踪。