一种基于动态分层更新的多特征融合跟踪方法

针对单一特征的目标跟踪算法和传统的模型更新策略的不足,本文提出一种均值迁移和粒子滤波相结合的多特征融合跟踪方法。该方法通过均值迁移对粒子传播进行优化,根据粒子权值的分布情况自动调节各个特征的融合权值,实现了多特征的有效综合,通过建立目标模型的动态分层更新策略,有效保留了目标和场景的变化信息。实验结果表明,该方法对目标外观的快速变化适应性强,且实时性好,适用于动态场景下的跟踪。