基于Kalman目标预测多特征压缩融合的快速运动目标跟踪方法

摘要

本发明为基于Kalman目标预测多特征压缩融合的快速运动目标跟踪方法，包括：1.在特征提取阶段，对多特征进行压缩，以降低特征维数、减少训练时间。2.采用背景加权技术对压缩后的多特征进行自适应融合，形成跟踪使用的特征向量，以有效降低相似物和遮挡的干扰。3.在跟踪过程中，采用Kalman滤波预测目标位置，并进行目标跟踪优化：(1)在分类过程中，计算样本位置与Kalman预测位置的距离权重，然后将该权重输入贝叶斯分类器，以增强分类性能、降低错误跟踪率。(2)在参数更新过程中：采用自适应学习率代替恒定不变的学习率，以减小噪声对分类性能的干扰。本发明可以有效提高在复杂情况下快速运动物体的跟踪准确率。