遮挡情况下基于粒子滤波的视觉跟踪算法研究

一种改进的粒子滤波重采样算法研究_金玉柱

2011年4月第4期 电子测试 ELECTRONIC TEST Apr.2011 No.4一种改进的粒子滤波重采样算法研究 金玉柱，李善姬 （延边大学工学院，吉林 延吉 133002） 摘要：粒子滤波是基于递推的蒙特卡罗模拟方法的总称，可用于任意非线性，非高斯随机系统的状态估计。为了减轻退化现象，引入重采样过程，但重采样过程算法复杂，计算量大，不利于硬件实现，并且会削弱粒子的多样性，从而导致滤波性能下降。提出了一种将局部重采样和优化组合算法结合的重采样算法。将粒子按权值大小分类，小权值的粒子抛弃，大权值的粒子进行复制，将复制的粒子和抛弃的粒子线性组合产生新的粒子，增加了粒子多样性并且只对大权值粒子进行运算，故降低了计算量利于实时系统的硬件实现。仿真结果证明了该算法的有效性。 关键字：粒子滤波; 局部重采样; 优化组合 中图分类号： TP391 文献标识码：A Research of improved particle filter resampling algorithm Jin Yuzhu, Li Shanji (College of Engineering, Yanbian University, Yanji 133002, China) Abstract: Particle filtering is a sequential Monte Carlo simulation algorithm. It can be used to estimate the state of any nonlinear, non-Gaussian system. In order to reduce the degeneracy, the resampling algorithm is adopted. But the resampling process has complex algorithm architecture, which have restricted its implementation in real-time system. Resampling process also leads to the loss of diversity of particles, and the loss makes filter’s performance worse. A new algorithm-partial resampling combined with optimizing combination resampling method is proposed. Assort the particles by their weights, the particles which have low weights are abandoned and the particles which have high weights are reproduced, and generate new particles by combining the reproduced particles and abandoned particles. This new method partly overcomes the loss of diversity and because it simply operates to the high weights particle so its calculation is simplified. And it is propitious to implement by hardware. The simulation results prove the effectiveness of the proposed method. Keywords : particle filtering; partial resampling; optimizing combination 0 引言 粒子滤波器，又称序贯蒙特卡罗方法。可以有效地处理非线性、非高斯滤波问题，广泛地应用在机动目标跟踪、信号传输与压缩、金融领域数据分析、图像处理、故障诊断等领域。所谓粒子滤波就是贝叶斯估计基于抽样理论的一种近似算法，通过非参数化的蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波，即通过一组动态状态空间上按贝叶斯准则进行更新的随机加权的样本或粒子，对未知状态的后验概率密度进行估计，其中这些粒子通过对后验密度序贯重

目标跟踪算法

clc; clear; x=[0 16 25 33 50 65 75 82 100]; y=[0 172.5 227.5 324.2 330.7 286.1 237.7 201.7 0]; plot(xx,yy); 的图为 xx = 0:.01:100; yy = spline(x,y,xx); plot(xx,yy)

Matlab画平滑曲线的两种方法（拟合或插值后再用plot即可） 分类：MATLAB2012-12-02 11:15 25540人阅读评论(4) 收藏举报自然状态下，用plot画的是折线，而不是平滑曲线。 有两种方法可以画平滑曲线，第一种是拟合的方法，第二种是用spcrv，其实原理应该都一样就是插值。下面是源程序，大家可以根据需要自行选择，更改拟合的参数。 clc,clear; a = 1:1:6; %横坐标 b = [8.0 9.0 10.0 15.0 35.0 40.0]; %纵坐标

plot(a, b, 'b'); %自然状态的画图效果 hold on; %第一种，画平滑曲线的方法 c = polyfit(a, b, 2); %进行拟合，c为2次拟合后的系数 d = polyval(c, a, 1); %拟合后，每一个横坐标对应的值即为d plot(a, d, 'r'); %拟合后的曲线 plot(a, b, '*'); %将每个点用*画出来 hold on; %第二种，画平滑曲线的方法 values = spcrv([[a(1) a a(end)];[b(1) b b(end)]],3); plot(values(1,:),values(2,:), 'g');

目标跟踪算法的分类

运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找到所感兴趣的运动目标 (包括位置、速度及加速度等运动参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一、运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。 静态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中不发生移动，只有被监视目标在摄像机视场内运动，这个过程只有目标相对于摄像机的运动；动态背景下运动检测就是摄像机在整个监视过程中发生了移动 (如平动、旋转或多自由度运动)，被监视目标在摄像机视场内也发生了运动，这个过程就产生了目标与摄像机之间复杂的相对运动。 1、静态背景 背景差分法 背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如天气、光照、背景扰动及背景物移入移出等特别敏感，运动目标的阴影也会影响检测结果的准确性及跟踪的精确性。其基本思想就是首先获得一个背景模型，然后将当前帧与背景模型相减，如果像素差值大于某一阈值，则判断此像素属于运动目标，否则属于背景图像。背景模型的建立与更新、阴影的去除等对跟踪结果的好坏至关重要。 帧间差分法 相邻帧间差分法是通过相邻两帧图像的差值计算，获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。其对环境的适应性较强，特别是对于光照的变化适应性强，但由于运动目标上像素的纹理、灰度等信息比较相近，不能检测出完整

TLD目标跟踪算法

TLD目标跟踪算法 一、算法的背景 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek 出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。 对于长时间跟踪而言，一个关键的问题是：当目标重新出现在相机视野中时，系统应该能重新检测到它，并开始重新跟踪。但是，长时间跟踪过程中，被跟踪目标将不可避免的发生形状变化、光照条件变化、尺度变化、遮挡等情况。传统的跟踪算法，前端需要跟检测模块相互配合，当检测到被跟踪目标之后，就开始进入跟踪模块，而此后，检测模块就不会介入到跟踪过程中。但这种方法有一个致命的缺陷：即，当被跟踪目标存在形状变化或遮挡时，跟踪就很容易失败；因此，对于长时间跟踪，或者被跟踪目标存在形状变化情况下的跟踪，很多人采用检测的方法来代替跟踪。该方法虽然在某些情况下可以改进跟踪效果，但它需要一个离线的学习过程。即：在检测之前，需要挑选大量的被跟踪目标的样本来进行学习和训练。这也就意味着，训练样本要涵盖被跟踪目标可能发生的各种形变和各种尺度、姿态变化和光照变化的情况。换言之，利用检测的方法来达到长时间跟踪的目的，对于训练样本的选择至关重要，否则，跟踪的鲁棒性就难以保证。 考虑到单纯的跟踪或者单纯的检测算法都无法在长时间跟踪过程中达到理想的效果，所以，TLD方法就考虑将两者予以结合，并加入一种改进的在线学习机制，从而使得整体的目标跟踪更加稳定、有效。 简单来说，TLD算法由三部分组成：跟踪模块、检测模块、学习模块；如下图所示 其运行机制为：检测模块和跟踪模块互补干涉的并行进行处理。首先，跟踪模块假设相邻视频帧之间物体的运动是有限的，且被跟踪目标是可见的，以此来估计目标的运动。 如果目标在相机视野中消失，将造成跟踪失败。检测模块假设每一个视帧都是彼此独立的，并且根据以往检测和学习到的目标模型，对每一帧图片进行全图搜索以定位目标可能出现的区域。同其它目标检测方法一样，TLD中的检测模块也有可能出现错误，且错误无非是错误的负样例和错误的正样例这两种情况。而学习模块则根据跟踪模块的结果对检测模块的这两种错误进行评估，并根据评估结果生成训练样本对检测模块的目标模型进行更新，同时对跟踪模块的“关键特征点”进行更新，以此来避免以后出现类似的

视频目标跟踪算法综述_蔡荣太

1引言 目标跟踪可分为主动跟踪和被动跟踪。视频目标跟踪属于被动跟踪。与无线电跟踪测量相比，视频目标跟踪测量具有精度高、隐蔽性好和直观性强的优点。这些优点使得视频目标跟踪测量在靶场光电测量、天文观测设备、武器控制系统、激光通信系统、交通监控、场景分析、人群分析、行人计数、步态识别、动作识别等领域得到了广泛的应用[1-2]。 根据被跟踪目标信息使用情况的不同，可将视觉跟踪算法分为基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪。基于对比度分析的跟踪算法主要利用目标和背景的对比度差异，实现目标的检测和跟踪。基于匹配的跟踪主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位。基于运动检测的跟踪主要根据目标运动和背景运动之间的差异实现目标的检测和跟踪。前两类方法都是对单帧图像进行处理，基于匹配的跟踪方法需要在帧与帧之间传递目标信息，对比度跟踪不需要在帧与帧之间传递目标信息。基于运动检测的跟踪需要对多帧图像进行处理。除此之外，还有一些算法不易归类到以上3类，如工程中的弹转机跟踪算法、多目标跟踪算法或其他一些综合算法。2基于对比度分析的目标跟踪算法基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪、形心跟踪和质心跟踪等。这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。边缘跟踪的优点是脱靶量计算简单、响应快，在某些场合（如要求跟踪目标的左上角或右下角等）有其独到之处。缺点是跟踪点易受干扰，跟踪随机误差大。重心跟踪算法计算简便，精度较高，但容易受到目标的剧烈运动或目标被遮挡的影响。重心的计算不需要清楚的轮廓，在均匀背景下可以对整个跟踪窗口进行计算，不影响测量精度。重心跟踪特别适合背景均匀、对比度小的弱小目标跟踪等一些特殊场合。图像二值化之后，按重心公式计算出的是目标图像的形心。一般来说形心与重心略有差别[1-2]。 3基于匹配的目标跟踪算法 3.1特征匹配 特征是目标可区别与其他事物的属性，具有可区分性、可靠性、独立性和稀疏性。基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。寻找的 文章编号：1002－8692（2010）12-0135-04 视频目标跟踪算法综述* 蔡荣太1，吴元昊2，王明佳2，吴庆祥1 （1.福建师范大学物理与光电信息科技学院，福建福州350108； 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033） 【摘要】介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展，包括基于对比度分析的目标跟踪算法、基于匹配的目标跟踪算法和基于运动检测的目标跟踪算法。重点分析了目标跟踪中特征匹配、贝叶斯滤波、概率图模型和核方法的主要内容及最新进展。此外，还介绍了多特征跟踪、利用上下文信息的目标跟踪和多目标跟踪算法及其进展。 【关键词】目标跟踪；特征匹配；贝叶斯滤波；概率图模型；均值漂移；粒子滤波 【中图分类号】TP391.41；TN911.73【文献标识码】A Survey of Visual Object Tracking Algorithms CAI Rong-tai1,WU Yuan-hao2,WANG Ming-jia2,WU Qing-xiang1 （1.School of Physics,Optics,Electronic Science and Technology,Fujian Normal University,Fuzhou350108,China; 2.Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Science,Changchun130033,China）【Abstract】The field of visual object tracking algorithms are introduced,including visual tracking based on contrast analysis,visual tracking based on feature matching and visual tracking based on moving detection.Feature matching,Bayesian filtering,probabilistic graphical models,kernel tracking and their recent developments are analyzed.The development of multiple cues based tracking,contexts based tracking and multi-target tracking are also discussed． 【Key words】visual tracking;feature matching;Bayesian filtering;probabilistic graphical models;mean shift;particle filter ·论文·*国家“863”计划项目（2006AA703405F）；福建省自然科学基金项目（2009J05141）；福建省教育厅科技计划项目（JA09040）

基于meanshift的目标跟踪算法——完整版

基于Mean Shift的目标跟踪算法研究 指导教师：

摘要：该文把Itti视觉注意力模型融入到Mean Shift跟踪方法，提出了一种基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。首先利用Itti视觉注意力模型，提取多种特征，得到显著图，在此基础上建立目标模型的直方图，然后运用Mean Shift方法进行跟踪。实验证明，该方法可适用于复杂背景目标的跟踪，跟踪结果稳定。 关键词：显著图目标跟踪Mean Shift Mean Shift Tracking Based on Saliency Map Abstract：In this paper, an improved Mean Shift tracking algorithm based on saliency map is proposed. Firstly, Itti visual attention model is used to extract multiple features, then to generate a saliency map，The histogram of the target based on the saliency map, can have a better description of objectives, and then use Mean Shift algorithm to tracking. Experimental results show that improved Mean Shift algorithm is able to be applied in complex background to tracking target and tracking results are stability. 1 引言 Mean Shift方法采用核概率密度来描述目标的特征，然后利用Mean Shift搜寻目标位置。这种方法具有很高的稳定行，能够适应目标的形状、大小的连续变化，而且计算速度很快，抗干扰能力强，能够保证系统的实时性和稳定性[1]。近年来在目标跟踪领域得到了广泛应用[2-3]。但是，核函数直方图对目标特征的描述比较弱，在目标周围存在与目标颜色分布相似的物体时，跟踪算法容易跟丢目标。目前对目标特征描述的改进只限于选择单一的特征，如文献[4]通过选择跟踪区域中表示目标主要特征的Harris点建立目标模型；文献[5]将初始帧的目标模型和前一帧的模型即两者的直方图分布都考虑进来，建立混合模型；文献[6]提出了以代表图像的梯度方向信息的方向直方图为目标模型；文献[7-8]提出二阶直方图，是对颜色直方图一种改进，是以颜色直方图为基础，颜色直方图只包含了颜色分布信息，二阶直方图在包含颜色信息的前提下包含了像素的均值向量和协方差。文献[9]提出目标中心加权距离，为离目标中心近的点赋予较大的权值，离目标中心远的点赋予较小的权值。文献[4-9]都是关注于目标和目标的某一种特征。但是使用单一特征的目标模型不能适应光线及背景的变化，而且当有遮挡和相似物体靠近时，容易丢失目标；若只是考虑改进目标模型，不考虑减弱背景的干扰，得到的效果毕竟是有限的。 针对上述问题，文本结合Itti 提出的视觉注意模型[5]，将自底向上的视觉注意机制引入到Mean Shift跟踪中，提出了基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法。此方法在显著图基础上建立目标模型，由此得到的目标模型是用多种特征来描述的，同时可以降低背景对目标的干扰。 2 基于视觉显著图的Mean Shift跟踪方法

图像处理算法5_目标跟踪及遮挡处理算法

基于粒子滤波算法的目标跟踪及遮挡处理算法 1.1引言 对运动目标物的跟踪也是视觉监控系统中的基础算法之一。目标跟踪的任务是通过对图像序列的处理，准确估计出感兴趣目标物在每个时刻的运动参数，包括位置、大小、速度、加速度以及运动轨迹等，为行为理解等更高层的任务打下基础。本章首先概述目标跟踪算法的基本步骤和难点，并对现有算法作分类简介；然后对实现鲁棒跟踪所必需的工具——在线贝叶斯估计算法作详细介绍；在此基础上详细论述本文使用的跟踪方法，该方法将已有的多种先进算法有机结合，使计算量显著降低，鲁棒性增强；最后对提出的算法进行总结和分析。 1.2 目标跟踪算法概述 目标跟踪算法主要由两个部分组成：（1）目标物表示；（2）运动状态估计。下面对它们分别介绍。 1.2.1目标物表示 目标物表示的核心在于特征的选择和提取，即用什么特征来描述和表示感兴趣目标物。一个好的目标物表示方法应该能够将被跟踪的目标物和背景中的物体以及其它物体区别开来，这正是目标物表示的难点所在。运动目标物所在的环境通常是很杂乱的，其中存在许多与目标物有相似特征的物体。例如：房间内的窗帘、家具等往往与人的皮肤颜色相近；当监控视野中存在多个行人的时候，跟踪器容易将目标行人与其他行人相混淆。下面介绍几种常用的特征。 1.2.1.1颜色特征 颜色是人类辨识物体的重要特征，也是视觉跟踪中最常用的特征之一。颜色特征通常是在一块区域中提取出来的，因此它具有对目标平面旋转、非刚性形变、远离或靠近镜头的尺度变化以及部分遮挡等情形较为鲁棒的优点。另外，由于图像直接由一个个像素的颜色值所表示，因此颜色特征还具有容易提取、计算简单的优点。 最常用的颜色特征是颜色直方图。Comaniciu等人提出了基于颜色直方图的跟踪算法[1][2]。在他们的方法中，颜色直方图受到了核函数的空间加权。这样区域内中心附近的像素对颜色直方图有更大的贡献，使跟踪更加精确，因为区域边

(完整版)视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设f k（x, y）和f（k i）（x, y）分别为图像序列中的第k帧和第k+1帧中象素点（x，y）的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1所示： Diff ki f k（x, y） f（k 1）（x, y）（2-1）2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1式得到第k帧和第k+1帧的差值图像Diff k 1；2、对所得到的差值图像Diff k 1二值化（如 式子2-2示）得到Qk+1 ；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准 确，对Q k 1进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为M k 1。 1

目标跟踪的研究背景意义方法及现状

目标跟踪的研究背景意义方法及现状

目录 ? 1.课题背景与研究意义? 2.国内外研究现状 ? 3.存在的问题 ? 4.总结，发展与展望 ? 5.参考文献

1课题背景与研究意义 ?运动目标的跟踪就是在视频图像的每一幅图像中确定出我们感兴趣的运动目标的位置，并把不同帧中同一目标对应起来。 ?智能视频监控(IVS: Intelligent Video Surveillance)是计算机视觉领域近几年来发展较快，研究较多的一个应用方向。它能够利用计算机视觉技术对采集到的视频信号进行处理、分析和理解，并以此为基础对视频监控系统进行控制，从而使视频监控系统具备更好的智能性和鲁棒性。智能视频监控系统主要涉及到图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等方面的科学知识，它的用途非常广泛，在民用和军事领域中都有着极大的应用前景。

2.国内外研究现状 视频目标跟踪算法 基于对比度分析基于匹配核方法运动检测其它方法 特征匹配贝叶斯 跟踪 Mean shift方法 光流法

基于对比度分析的方法 ?算法思想：基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。 ?分类：边缘跟踪，型心跟踪，质心跟踪。 ?优缺点：不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。

基于特征匹配的目标跟踪算法 ?算法思想：基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。寻找的过程就是特征匹配过 程。 ?目标跟踪中用到的特征主要有几何形状、子空间特征、外形轮廓和特征点等。其中，特征点是匹配算法中常用的特征。特征点的提取算法很多，如Kanade Lucas Tomasi （KLT）算法、Harris 算法、SIFT 算法以及SURF 算法等。?优缺点：特征点一般是稀疏的，携带的信息较少，可以通过集成前几帧的信息进行补偿。目标在运动过程中，其特征（如姿态、几何形状、灰度或颜色分布等）也随之变化。 目标特征的变化具有随机性，这种随机变化可以采用统计数学的方法来描述。直方图是图像处理中天然的统计量，因此彩色和边缘方向直方图在跟踪算法中被广泛采用。

目标跟踪算法的分类

目标跟踪算法的分类

主要基于两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动目标； b)依赖于目标的先验知识，首先为运动目标建模，然后在图像序列中实时找到相匹配的运动目标。 一．运动目标检测 对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测 （一）静态背景 1.背景差 2.帧差 3.GMM 4.光流 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定

个关键技术： a)匹配法则，如最大相关、最小误差等 b)搜索方法，如三步搜索法、交叉搜索法等。 c) 块大小的确定，如分级、自适应等。 光流法 光流估计的方法都是基于以下假设：图像灰度分布的变化完全是目标或者场景的运动引起的，也就是说，目标与场景的灰度不随时间变化。这使得光流方法抗噪声能力较差，其应用范围一般局限于目标与场景的灰度保持不变这个假设条件下。另外，大多数的光流计算方法相当复杂，如果没有特别的硬件装置，其处理速度相当慢，达不到实时处理的要求。 二．目标跟踪 运动目标的跟踪，即通过目标的有效表达，在图像序列中寻找与目标模板最相似候选目标区位置的过程。简单说，就是在序列图像中为目标定位。运动目标的有效表达除了对运动目标建模外，目标跟踪中常用到的目标特性表达主要包括视觉特征 (图像边缘、轮廓、形状、纹理、区域)、统计特征 (直方图、各种矩特征)、变换系数特

扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较

扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较上海大学2013 , 2014学年秋季学期 研究生课程小论文 课程名称: 随机信号导论课程编号: 07SB17002 论文题目: 扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较 研究生姓名: 班孝坤 (33%) 学号: 13720843 研究生姓名: 倪晴燕 (34%) 学号: 13720842 研究生姓名: 许成 (33%) 学号: 13720840 论文评语: 成绩: 任课教师: 刘凯 评阅日期: 扩展卡尔曼滤波和粒子滤波算法比较 第一章绪论 在各种非线性滤波技术中, 扩展卡尔曼滤波是一种最简单的算法, 它将卡尔曼滤波局部线性化,适用于弱非线性、高斯环境下。卡尔曼滤波用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度, 适用于高斯环境下的任何非线性系统。粒子滤波用随机样本来近似状态的后验概率密度, 适用于任何非线性非高斯环境, 但有时选择的重要性分布函数与真实后验有较大差异, 从而导致滤波结果存在较大误差, 而粒子滤

波正好克服了这一不足, 它先通过UKF产生重要性分布, 再运用PF 算法。通过仿真实验, 对其的性能进行比较。 严格说来,所有的系统都是非线性的,其中许多还是强非线性的。因此,非线性系统估计问题广泛存在于飞行器导航、目标跟踪及工业控制等领域中,具有重要的理论意义和广阔的应用前景。 系统的非线性往往成为困扰得到最优估计的重要因素，为此，人们提出了大量次优的近似估计方法。包括EKF,基于UT变换的卡尔曼滤波(UKF)，粒子滤波，等等。 第二章扩展卡尔曼滤波介绍 2.1 扩展卡尔曼滤波的理论(EKF) 设非线性状态空间模型为: xfxv,(,)(1)ttt,,11 yhxn,(,)(2)ttt 式中和分别表示在t时刻系统的状态和观测，和 xR,yR,vR,nR,tttt分别表示过程噪声和观测噪声，f和h表示非线性函数。 扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filter,以下简称EKF)是传统非线性估计的代表,其基本思想是围绕状态估值对非线性模型进行一阶Taylor展开,然后应用线性系统Kalman滤波公式。 EKF是用泰勒展开式中的一次项来对式(1)和 ( 2 ) 中的非线性函数f和h 进行线性化处理, 即先计算f和h 的雅克比矩阵, 然后再在标准卡尔曼滤波框架下进行递归滤波。和均为零均值的高斯白噪声。 vntt 2.2 扩展卡尔曼滤波的算法 EKF的算法同KF 一样, 也可分为两步预测和更新。如图2.1所示

单目视觉定位方法研究综述

万方数据

万方数据

万方数据

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单目视觉定位方法研究综述 作者：李荣明， 芦利斌， 金国栋 作者单位：第二炮兵工程学院602教研室,西安,710025 刊名： 现代计算机：下半月版 英文刊名：Modem Computer 年，卷(期)：2011(11) 参考文献(29条) 1.R.Horaud;B.Conio;O.Leboullcux An Analytic Solution for the Perspective 4-Point Problem 1989(01) 2.任沁源基于视觉信息的微小型无人直升机地标识别与位姿估计研究 2008 3.徐筱龙;徐国华;陈俊水下机器人的单目视觉定位系统[期刊论文]-传感器与微系统 2010(07) 4.邹伟;喻俊志;徐德基于ARM处理器的单目视觉测距定位系统[期刊论文]-控制工程 2010(04) 5.胡占义;雷成;吴福朝关于P4P问题的一点讨论[期刊论文]-自动化学报 2001(06) 6.Abdel-Aziz Y;Karara H Direct Linear Transformation from Comparator to Object Space Coordinates in Close-Range Ph- togrammetry 1971 7.Fishier M A;Bolles R C Random Sample Consensus:A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analy-s~s anu Automated tartograpny 1981(06) 8.祝世平;强锡富用于摄像机定位的单目视觉方法研究[期刊论文]-光学学报 2001(03) 9.沈慧杰基于单目视觉的摄像机定位方法的研究 2009 10.任沁源;李平;韩波基于视觉信息的微型无人直升机位姿估计[期刊论文]-浙江大学学报（工学版） 2009(01) 11.刘立基于多尺度特征的图像匹配与目标定位研究[学位论文] 2008 12.张治国基于单目视觉的定位系统研究[学位论文] 2009 13.张广军;周富强基于双圆特征的无人机着陆位置姿态视觉测量方法[期刊论文]-航空学报 2005(03) 14.Zen Chen;JenBin Huang A Vision-Based Method for theCircle Pose Determination with a Direct Geometric Interpre- tation[外文期刊] 1999(06) 15.Safaee-Rad;I.Tchoukanov;K.C.Smith Three-Dimension of Circular Features for Machine Vision 1992 16.S.D.Ma;S.H.Si;Z.Y.Chen Quadric Curve Based Stereo 1992 17.D.A.Forsyth;J.L.Munday;A.Zisserman Projective In- variant Representation Using Implicit Algebraic Curves 1991(02) 18.吴朝福;胡占义PNP问题的线性求解算法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 19.降丽娟;胡玉兰;魏英姿一种基于平面四边形的视觉定位算法[期刊论文]-沈阳理工大学学报 2009(02) 20.Sun Fengmei;Wang Weining Pose Determination from a Single Image of a Single Parallelogram[期刊论文]-Acta Automatica Sinica 2006(05) 21.吴福朝;王光辉;胡占义由矩形确定摄像机内参数与位置的线性方法[期刊论文]-软件学报 2003(03) 22.王晓剑;潘顺良;邱力为基于双平行线特征的位姿估计解析算法[期刊论文]-仪器仪表学报 2008(03) 23.刘晓杰基于视觉的微小型四旋翼飞行器位姿估计研究与实现 2009 24.刘士清;胡春华;朱纪洪一种基于灭影线的无人直升机位姿估计方法[期刊论文]-计算机工程与应用 2004(9) 25.Mukundan R;Raghu Narayanan R V;Philip N K A Vision Based Attitude and Position Estimation Algorithm for Rendezvous and Docking 1994(02)

目标跟踪算法综述

。 目标跟踪算法综述 大连理工大学卢湖川一、引言 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重 要问题，在运动分析、视频压缩、行为识 别、视频监控、智能交通和机器人导航等 很多研究方向上都有着广泛的应用。目标 跟踪的主要任务是给定目标物体在第一帧 视频图像中的位置，通过外观模型和运动 模型估计目标在接下来的视频图像中的状 态。如图1所示。目标跟踪主要可以分为5 部分，分别是运动模型、特征提取、外观 模型、目标定位和模型更新。运动模型可 以依据上一帧目标的位置来预测在当前帧 目标可能出现的区域，现在大部分算法采用的是粒子滤波或相关滤波的方法来建模目标运动。随后，提取粒子图像块特征，利用外观模型来验证运动模型预测的区域是被跟踪目标的可能性，进行目标定位。由于跟踪物体先验信息的缺乏，需要在跟踪过程中实时进行模型更新，使得跟踪器能够适应目标外观和环境的变化。尽管在线目标跟踪的研究在过去几十年里有很大进展，但是由被跟踪目标外观及周围环境变化带来的困难使得设计一个鲁棒的在线跟踪算法仍然是一个富有挑战性的课题。本文将对最近几年本领域相关算法进行综述。 二、目标跟踪研究现状 1. 基于相关滤波的目标跟踪算法 在相关滤波目标跟踪算法出现之前，大部分目标跟踪算法采用粒子滤波框架来进行目标跟踪，粒子数量往往成为限制算法速度的一个重要原因。相关滤波提出了 一种新颖的循环采样方法，并利用循环样 本构建循环矩阵。利用循环矩阵时域频域 转换的特殊性质，将运算转换到频域内进 行计算，大大加快的分类器的训练。同时， 在目标检测阶段，分类器可以同时得到所 有循环样本得分组成的响应图像，根据最 大值位置进行目标定位。相关滤波用于目 标跟踪最早是在MOSSE算法[1]中提出 的。发展至今，很多基于相关滤波的改进 工作在目标跟踪领域已经取得很多可喜的 成果。 1.1. 特征部分改进 MOSSE[1] 算法及在此基础上引入循 环矩阵快速计算的CSK[2]算法均采用简单 灰度特征，这种特征很容易受到外界环境 的干扰，导致跟踪不准确。为了提升算法 性能，CN算法[3]对特征部分进行了优 化，提出CN（Color Name）空间，该空 间通道数为11（包括黑、蓝、棕、灰、绿、 橙、粉、紫、红、白和黄），颜色空间的引 入大大提升了算法的精度。 与此类似，KCF算法[4]采用方向梯度 直方图（HOG）特征与相关滤波算法结合， 同时提出一种将多通道特征融入相关滤波 的方法。这种特征对于可以提取物体的边 缘信息，对于光照和颜色变化等比较鲁棒。 方向梯度直方图（HOG）特征对于运 动模糊、光照变化及颜色变化等鲁棒性良 好，但对于形变的鲁棒性较差；颜色特征 对于形变鲁棒性较好，但对于光照变化不 够鲁棒。STAPLE算法[5]将两种特征进行 有效地结合，使用方向直方图特征得到相 关滤波的响应图，使用颜色直方图得到的 统计得分，两者融合得到最后的响应图像 并估计目标位置，提高了跟踪算法的准确 度，但也使得计算稍微复杂了一些。 图1 目标跟踪算法流程图

粒子滤波算法

粒子滤波算法 09S003057 徐飞 由于我的课题是用粒子滤波进行目标跟踪，今天参加了一场粒子滤波算法的讲座，对经典粒子滤波与其它粒子滤波进行了详细的讲解，学到了很多知识。 经典粒子滤波 算法的一般描述： 1.初始化：取k ＝0，按0()p x 抽取N 个样本点() 0i x ，i ＝1,…,N 。 2.重要性采样： ()()0:11:(|,)i i k k k k x q x x z -~，令 ()() ()0:0:1(,)i i i k k k x x x -=，其中i ＝1,…,N 。 3.计算权值： ()()() () ()11 ()() 0:11:(|)(|)(|,) i i i i i k k k k k k i i k k k p z x p x x q x x z ---ω =ω 若采用一步转移后验状态分布，该式可简化为()()() 1(|)i i i k k k k p z x -ω=ω。 4.归一化权值： () j j i i k k N k () ()=1 ωω = ω ∑ 5.重采样：根据各自归一化权值 () i k ω 的大小复制/舍弃样本 () 0:i k x ，得到N 个近似服从()0:1:(|)i k k p x z 分布的样本()0:i k x 。令()i k ω＝ ()i k ω＝1/N ，i ＝1,…,N 。 6.输出结果：算法的输出是粒子集() 0:{: 1...}i k x i N =，用它可以近似表示后验概率和函数 0:()k k g x 的期望 0:0:1:0:11(|)()i k N k k k x i p x z dx N ()==δ∑ 0:0:1 1(())()N i k k k k i E g x g x N ==∑ 7.K=K+1,重复2步至6步。 其它粒子滤波 正则粒子滤波 正则粒子滤波(Regularized Particle Filter ，RPF)是为了解决由重采样引入的新问题而提出的一种改进的粒子滤波。当通过序贯重要性采样后引起粒子退化问题时，前面提到可以用重采样的方法来减小退化的影响，但是引入重采样策略同时也引入了新的问题，即粒子匮乏问题，经过若干次迭代之后，所有粒子都趋向于同一个粒子，导致粒子的多样性丧失。这是因为在重采样过程中，粒子是从离散分布中采样取得的，而不是从连续分布中采样得到的。 正则粒子滤波正是为了解决上述问题而提出的。它与SIR 粒子滤波的区别在于：在重采样过程中，SIR 从离散近似的分布中重采样，而正则粒子滤波则从连续近似的分布中重采样。 1 0:1 {,} (|)()N j j m i i k k j k k k h k k i x p x y K x x ==ω~≈ω-∑ 其中,1()()h n x x K x K h h = 是对核密度()K 进行了重新标度后的结果，n 为x 的维数,h 称为

目标定位跟踪算法及仿真程序(修改后)

目标定位跟踪算法及仿真程序 质心算法是最简单的定位算法，如图2-1所示，四个小圆为观测站，实线三角形是目标真实的位置，假设四个圆形观测站都探测到目标的存在，则根据质心定位算法，目标的位置（x,y ）可以表示为：4 4 321x x x x x +++= ， 4 4 321y y y y y +++= ，这里观测站得位置为),(i i y x ，同理，当观测站数目为N 时，这时候的质心定位算法可以表示为： ???? ? ??? ????=??????∑ ∑ ==N i i N i i y N x N y x 1 1 11 图1 质心定位 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 质心定位算法Matlab 程序 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function main % 定位初始化 Length=100; % 场地空间，单位：米 Width=100; % 场地空间，单位：米 d=50; % 目标离观测站50米以内都能探测到，反之则不能 Node_number=6; % 观测站的个数 for i=1:Node_number % 观测站的位置初始化，这里位置是随机给定的 Node(i).x=Width*rand; Node(i).y=Length*rand; end % 目标的真实位置，这里也随机给定 Target.x=Width*rand; Target.y=Length*rand; % 观测站探测目标 X=[]; for i=1:Node_number

粒子滤波的目标跟踪算法研究与实现

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/257511744.html, 粒子滤波的目标跟踪算法研究与实现 作者：韩雪王元亮 来源：《现代商贸工业》2011年第15期 摘要：通过已经获得的运动目标的先验特征点，以及基于这些特征点在各种噪声的干扰 下多呈现非线性和非高斯的特点，我们可以利用粒子滤波的方法进行运动估计和跟踪。由于粒子滤波具有对非线性和非高斯的有效逼近的性质，获得粒子的后验概率分布，估计目标状态，实现目标的有效跟踪。为了有效避免粒子退化问题，采用累加权值、聚类算法并且引入高斯分布函数进行采样，保证粒子的多样性。经过程序测试，结果很有效。 关键词：粒子滤波；高斯分布；目标跟踪；先验概率分布 中图分类号：TB 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2011）15-0271-03 目标存在变化多样和跟踪设备对环境适应性不完善等问题，复杂环境下的运动目标跟踪是个难题。例如：由于检测结果不连续，在连续帧间，有些帧没有检测结果。为了有效跟踪运动目标，必须对运动对象进行有效的估计，利用已有的信息，获得当前运动物体估计状态，然后利用现有观察数据对运动状态进行修正。该类问题经常采用广义卡尔曼滤波方法。广义卡尔曼滤波依赖于模型的线性化和高斯假设。不过卡尔曼滤波存在许多缺点：在估计系统状态和方差时，由于线性逼近，可能导致滤波发散；如果密度函数不是高斯分布，该方法估计精度不高；在多维、多因素等复杂性的限制情况下，其结果计算量往往几何倍的增长。近年来出现一种新的最优非线性方法———粒子滤波，它源自序列蒙特卡罗方法。该方法不受动态系统各个随机变量的限制，能够有效地应用于非线性、非高斯的运动系统中。 粒子滤波的核心思想是利用一系列随即样本的加权和表示所需的后验概率密度，得到状态的估计值。当样本点数增至无穷大时，蒙特卡罗特性与后验概率密度的函数表示等价。一般都是用序贯粒子滤波算法，由于此方法会产生退化现象，随意在此基础上用重新采样方法。但这又会导致有大量重复的粒子构成，增加了计算量。而文中的方法加入了聚类算法和当前帧的特征点，进一步减少了粒子退化。 1 蒙特卡罗法基本原理 粒子滤波的理论基础是基于蒙特卡罗方法，即利用一系列随机抽取的样本，计算后验概率分布的方法。因为当这个抽样足够大的时候，这样计算的结果和实际后验分布的概率分布近