利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法

随着摄像终端的增多以及自动视频分析需求量的增大,针对视频序列中存在突然运动、遮挡、运动模糊等干扰因素时传统视觉目标跟踪方法很难获得鲁棒性高、精确稳定的目标跟踪的问题,提出了利用多特征混沌粒子滤波的视觉目标跟踪方法。首先,基于非线性动力学预测进行混沌建模,利用混沌映射的梯度优化函数来搜索状态空间以找到参考轨迹;然后设计了一种用于视觉跟踪的混沌粒子滤波器,并改进运动表观模型,引入颜色、纹理和深度的特征完善滤波器的性能;最后,将多特征混沌粒子滤波器与其他视觉目标跟踪方法应用于VOT17和TB数据集进行对比分析,以论证该方法的准确性。结果表明,提出的多特征混沌粒子滤波方法显著减少了粒子数量、搜索空间和滤波器发散,其精度高出其他方法约10%,在突然运动、遮挡和运动模糊等情况下整体性能优于其他几种对比方法。