文档介绍：上海交通大学
硕士学位论文
基于粒子滤波的多目标跟踪算法研究
姓名:杨进
申请学位级别:硕士
专业:模式识别与智能系统
指导教师:杨杰
20081201
上海交通大学硕士学位论文
基于粒子滤波的多目标跟踪算法研究
摘要
多目标跟踪是当前计算机视觉中的热点问题之一,是一项包括图
像处理、模式识别、概率论与统计推理、系统状态估计等多学科交叉
的活跃研究主题,已经被广泛的应用在视频监控、视频压缩编码、成
像制导等领域。
迄今为止在计算机视觉领域已经提出了很多目标跟踪算法,其中
粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论的非线性滤波算法,由于它能够
处理非线性非高斯系统而被广泛的应用在目标跟踪当中。
本文主要研究了基于粒子滤波的多目标跟踪算法。文章首先归纳
了现有的各种目标跟踪方法,并简要介绍了贝叶斯滤波理论和粒子滤
波算法。在前人研究的基础上,本文主要在以下三个方面进行了研究
和创新:
,讨论了基于粒子滤波的单目标跟踪算
法。从目标运动模型、目标观测模型、重采样几个方面分别介绍了基
于粒子滤波的单目标跟踪算法的具体实现方法,并对实验结果进行了
分析。
。该算法使用无向图来描
述多目标模型,并将多目标跟踪问题视为图模型的推理问题。并利用
粒子滤波能够实现非线性非高斯系统的状态参数估计的优点来进行
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图模型的推理。针对粒子滤波的计算复杂性,提出了采用 Mean Shift
算法的粒子采样策略。
,提出了基于颜色和轮廓梯度两种视
觉特征融合的人脸跟踪算法,取得了良好的跟踪效果。
关键词:多目标跟踪,粒子滤波,图模型,Mean Shift,人脸跟踪
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STUDY ON MULTIPLE TARGET TRACKING
ALGORITHM BASED ON PARTICLE FILTER
ABSTRACT
Multiple target tracking is one of the hot issues puter vision, it
is an active research topic which concern the cross-disciplinary including
image processing, pattern recognition, probability theory and statistical
inference and system state estimation. Multiple target tracking has been
widely used in the areas of video surveillance, pression, and
imaging guidance。
So far, many target tracking algorithms have been proposed in the
field puter vision. Particle Filter is one of these algorithms, it is
based on Bayesian estimation theory and widely used in the area of target
tracking. This dissertation studies on the multiple target tracking
algorithm based on particle filter. Firstly it sums up the current target
tracking techniques and gives brief introduction to Bayesian filtering
theory and Particle Filter. Based on the previous work, the major work
and innovation of this paper are like the following:
1. Under the framework of Particle Filtering theory, we discuss the
single target tracking algorithm