Mean Shift和粒子滤波实现红外人体跟踪算法综述

红外摄像仪能够全天候工作且不会受限于像光线不足、漆黑夜晚等外界环境的干扰,但是红外图像成像质量差、分辨率低、信息单一等特点导致研究人体目标跟踪出现许多难点问题。主要贡献表现在以下三个方面:(1)对少有的公开的红外数据集进行详细归纳;(2)重点阐述了国内外在红外人体跟踪方面对Mean Shift算法和粒子滤波算法的改进方案;(3)重点介绍了融合红外成像与可见光成像实现红外人体跟踪的研究进展。

复杂背景下基于改进粒子滤波的红外人体跟踪

为解决复杂背景下红外图像序列中的人体跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波跟踪方法。根据红外图像中人体目标的特点,首先建立人体的灰度直方图来提取其灰度特征,同时采用一种新的基于帧间差分和灰度概率分布图的方法提取其运动特征。然后将上述两种特征融合到粒子滤波框架中,用于粒子权值的计算,最终实现红外序列中人体的稳健跟踪。实验结果表明,和传统粒子滤波算法相比,该方法大大提高了复杂背景下红外人体跟踪的准确性和有效性,跟踪结果令人满意。