急，粒子滤波 目标跟踪能不能实现对目标大小的跟踪？？？？

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基于粒子滤波的PHD多目标跟踪方法研究(1)
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A Dissertation Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Science in Engineering Study of Object Tracking Based on Particle Filter Graduate Student: Han Shuheng Major: Computer Applied Technology Supervisor: Prof. Lei Bangjun Associate Prof. Sun Shuifa China Three Gorges University Yichang, 443002, P.R.China May, 2011 三 峡 大 学 硕 士 学 位 论 文 三峡大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作
所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经
发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明
确方式标明，本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 学位论文作者签名： 日 期： I 三 峡 大 学 硕 士 学 位 论 文 内 容 摘 要 国内外研究人员对于非线性系统的状态估计问题一直高度重视，这个问题已经成
为了一个具有重要的理论意义和使用价值的热点课题。贝叶斯滤波理论中的代表：卡
尔曼滤波器只能处理线性、高斯的问题，但在现实生活中多数情况是非线性，非高斯
的问题，这时粒子滤波便可以发挥其特点和长处。粒子滤波方法是一种基于蒙特卡罗
的最优化处理方法，作为贝叶斯估计理论下的非线性滤波方法，粒子滤波方法在目标
跟踪领域得到了广泛的应用，尤其是在处理状态滤波和非线性非高斯系统中的参数估
计问题上具有独到的优势。 随着近些年来计算机计算能力的快速提高，以及粒子滤波方法本身所具备的处理
复杂的非线性、非高斯问题的能力，粒子滤波方法逐步成为非线性系统状态估计领域
的流行算法，它在信号统计处理、经济学、生物统计学、通信、目标跟踪、故
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3秒自动关闭窗口基于粒子滤波的视觉跟踪器的设计与实现
基于粒子滤波的视觉跟踪器的设计与实现
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摘 要: 在VC++6.0开发平台上使用OpenCV函数库中基于加权颜色直方图的粒子滤波算法，设计了一个视觉跟踪器，完成了对人体图像序列中目标的动态跟踪。目标颜色模型的合理建立使得视觉跟踪器对系统资源需求较少, 计算速度较快, 利于实现实时跟踪。实验结果验证了该视觉跟踪器的有效性和实时性,它能够比较精确地实现基于观测量和控制量的后验概率分布，可用于解决即时定位与地图构建(SLAM)问题。关键词：
摘 要: 在VC++6.0开发平台上使用函数库中基于加权的算法，设计了一个器，完成了对人体图像序列中目标的动态跟踪。目标颜色模型的合理建立使得视觉跟踪器对系统资源需求较少, 计算速度较快, 利于实现实时跟踪。实验结果验证了该视觉跟踪器的有效性和实时性,它能够比较精确地实现基于观测量和控制量的后验概率分布，可用于解决即时定位与地图构建(SLAM)问题。关键词： 视觉跟踪；颜色直方图；；粒子滤波；OpenCV 视觉跟踪是通过对图像序列中的运动目标进行检测、识别、跟踪，获得运动目标的运动参数，通过进一步处理与分析，实现对运动目标的行为认识，以完成对运动目标的跟踪[1-2]等更高级的任务。处理理背景复杂多变的目标运动的跟踪问题，要运用到现阶段各相关领域相结合的识别跟踪算法，如均值漂移算法(Mean Shift)[3]，卡尔曼滤波算法(Kalman)、粒子群跟踪算法(Pso)[4]，以及粒子滤波跟踪算法PF(Particle Filter)[5]。粒子滤波算法适合处理非线性系统的目标跟踪问题，它摆脱了解决非线性滤波问题时，随机量必须满足高斯分布的制约[6]。因此，粒子滤波能够比较精确地表达基于观测量和控制量的后验概率分布,可用于解决即时定位与地图构建SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)问题。4 实验与结果分析4.1实验环境 实验的硬件环境：CPU型号：Intel 酷睿i5 3210 M,CPU主频为2.5 GHz,内存为4 GB,显存为2 GB。 实验的软件环境：操作系统为Windows 7，编程环境为Microsoft Visual C++ 6.0,所用函数库为OpenCV,MFC。4.2 实验结果与分析 采用基于加权颜色直方图粒子滤波的视觉跟踪器对目标进行跟踪的。 本文将基于加权颜色直方图的粒子滤波算法用于目标人物的实时跟踪。实验是在VC++6.0和OpenCV的环境下进行，矩形为人为设定，每帧图像的大小为640&480像素，粒子数N=150。图2所示为对小件物体的运动目标的视觉跟踪，并把粒子样本显示出来，如图方框中的粒子，粒子分布符合高斯分布。图3所示为对女生的运动目标的视觉跟踪，图中矩形内部是待跟踪的目标人物，矩形为人为设定,用基于加权颜色直方图的粒子滤波方法对具有特定颜色的目标进行跟踪，计算每帧图像每个像素点的颜色概率分布直方图，对每个像素进行加权处理，只需保留样本中权值大的粒子，抛弃权值小的粒子，这样就大大减少了计算。实验结果表明，粒子滤波跟踪算法对系统资源要求不高，计算时间少，一帧平均处理时间为170 ms。而在有遮挡的运动目标的图像序列当中，每帧图像的大小为640&480像素,粒子数N=150，对有遮挡的运动目标能够有很好的鲁棒性，平均每帧跟踪时间为350 ms。图4所示为对男生的运动目标的视觉跟踪，对有遮挡的目标，跟踪的准确率有所下降；而有遮挡的运动目标则有很好的鲁棒性，平均每帧跟踪时间为350 ms。表1为图像序列在这两种情况下,跟踪算法的成功率的比较，当跟踪窗口没有跟踪目标视为失败。
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