基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪.pdfVIP

第 43卷第 12期 同济 大 学 学 报 (自然 科 学 版) Vol_43No．12 2015年 12月 JOURNALOFTONGJIUNIVERSITY(NATURALSCIENCE) Dec．2O15 文章编号：0253—374X(2015)12—1883—05 基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪 张绍明，胡建平，施 扬 (同济大学 测绘与地理信息学院，上海 200092) 摘要 ：提出了一种基于改进的粒子滤波的红外视频行人跟踪 的智能化发展．目前 ，对智能视频监控技术的研究与 算法 ，实现了在传统粒子滤波算法的框架下，使用有 向梯度 应用方兴未艾口]．许多关于视频监控 的大规模 的研 直方图(histogramsoforientedgradients，H(X3)来描述跟踪 究项 目已经在美 国、欧洲和 日本等国或地区展开，同 目标的特征．算法在粒子权值和相似度计算中使用 HOG，替 时它也成为许多国际学术期刊和会议所关注的重要 代现有的颜色空间欧式距离测度 ，克服了红外视频中颜色信 主题． 息缺失的困难．试验表明，与传统的粒子滤波算法相比，本文 近年来，国内外对跟踪算法进行大量研究，根据 算法更能准确有效地跟踪复杂场景中的行人，提高了跟踪的 鲁棒性． 跟踪方法的不同，一般将 目标跟踪分为 4类__5]：① 基于区域匹配的跟踪方法，将 目标模板和候选区域 关键词：红外视频；粒子滤波；有向梯度直方图(HOG)；行 进行相似匹配来确定 目标位置，其可信度高，但很难 人跟踪 处理运动 目标 的影子和遮挡 问题 ；②基于特征 的跟 中图分类号：TP391 文献标志码：A 踪方法，包括特征提取和匹配 2个过程 ；③基于主动 轮廓的跟踪方法，该方法的思想是利用封闭的曲线 PedestrianTrackinginInfraredVideoBasedon 轮廓来表达运动 目标，并且该轮廓能够 自动连续地 ImprovedParticleFilter 更新，然而初始化通常却是很困难的；④基于模型的 ZHANGShaoming，HUJianping，SHI 跟踪方法，该方法利用先验知识建立 目标模型，然后 (College ofSurveying and Geo—Informatics，TongjiUniversity， 通过匹配运动 目标进行模型的实时更新，行人是非 Shanghai，200092，China) 刚体，其 自身运动灵活复杂，很难建立统一的行人模 Abstract：An improvedparticlefiltermethod forpedestrian 型用于实时性和鲁棒性很好的行人跟踪． tracking in infraredvideo isproposed．The objectsare 传统的红外视频 目标跟踪的方法主要有模板匹 describedin theschemeofparticlefilterusingHistogram of 配[、光流法[引、卡尔曼滤波[。]等．模板匹配法跟踪 OrientedGradients(H0G)．InsteadoftheEuclideandistanc