基于多特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪算法

针对传统粒子滤波算法在应对光照变化、尺度变化、较大形变时存在的跟踪稳定性差的缺陷,提出了多特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在进行模型匹配时,采用了动态分层融合策略将各特征的匹配权值自适应地进行融合;另外该算法还利用帧差法的实时检测性检测出运动物体的运动区域来充盈粒子的多样性;最后,利用模板更新策略来实时更新目标模板。实验结果表明,论文算法对光照变化、尺度变化、部分遮挡有着较高的鲁棒性。