基于双层粒子滤波和半监督Hough Forests的多目标跟踪

本文针对单目摄像头、复杂可变背景环境下的多目标跟踪问题,将tracking-by-detection方法与粒子滤波相结合,从不稳定的信息源中提取高置信度模型作为观测,在半监督学习框架中实现了动态视频场景中的多个目标跟踪,并设计了一个多目标的维护机制以应对遮挡、背景变化、目标进出场景等可能引起目标混淆的情况。实验证明,本文提出的算法能够稳定跟踪复杂场景中的多个目标,有效区分不同目标,对目标的遮挡、背景干扰等均有良好的处理效果。