第6期 刘清，等：粒子滤波的视频目标跟踪算法研究 ·543· 位置判断黑衣目标被白衣目标遮挡，在对黑衣目标进 Application 2008,Shanghai,2008:477-480. 行统计时除去被遮挡的部分，这样可以更准确地表达 [5]ZHUANG Yan,WANG Wei,XING Ruizhi.Target tracking 和匹配目标，如图5(b)所示，跟踪框能始终准确地跟 in colored image sequence using weighted color histogram 踪各自的目标 based particle filter[C//IEEE Interational Conference on 由以上实验结果表明，基于优化后的粒子滤波算 Robotics and Biomimetics 2006,Kunming,17-20:1488- 1493. 法在跟踪时取得了较好的效果，在一定程度上能解决 [6]LOZA A,PATRICIO M A,GARCIA J,MOLINA J M.Ad- 背景干扰、光照变化、遮挡等跟踪的难点问题， vanced algorithms for real-time video tracking with multiple 4结束语 targets[C]//Interational Conference on Control,Automa- tion,Robotics,and Vision.Hanoi,Vietnam,2008,17- 随着智能视频监控的广泛兴起，目标跟踪问题 20:125-131. 已成为计算机视觉领域中的热点问题.本文通过对 [7]陆军，李凤玲，姜迈.摄像机运动下的动态目标检测 粒子滤波技术的探讨，研究复杂背景下的运动目标 与跟踪[J].哈尔滨工程大学学报，2008,29(8)：831 的跟踪问题，实现了视频序列中基于粒子滤波的人 835. 体目标跟踪；而且通过对算法进行优化改进，在解决 LU Jun,LI Fengling,JIANG Mai.Detection and tracking of 背景干扰、光照变化、遮挡等跟踪的难点问题上有一 moving targets with a moving camera[J].Journal of Harbin Engineering University,2008,29(8):831-835. 定的成效，研究的跟踪算法达到了预期的效果.但是 [8]焦安霞，姜弢.视频序列中动目标快速跟踪新算法的 对粒子滤波理论的深入研究，尤其是重要性函数的 研究[J].应用科技，2008,35(12)：7-10. 选取以及粒子的重采样方式直接影响粒子滤波性能 JIAO Anxia,JIANG Tao.A fast tracking algorithm for video 的高低，如何更有效地选取合适的重要性函数和重 sequence moving object[J].Applied Science and Technolo- 采样方式是提高基于粒子滤波的跟踪算法性能的关 g8,2008,35(12):7-10. 键，是目前粒子滤波跟踪算法研究的重点；同时如何 [9]邓文坛，张三同，余纯.一种改进的粒子滤波跟踪算法 更好地将粒子滤波方法和其他方法相结合来解决跟 的研究[J].自动化技术与应用，2008,27(3)：84-87. 踪中的难点问题，以达到更好的跟踪效果也是值得 DENG Wentan,ZHANG Santong,YU Chun.A modified 深人研究的 particle filtering algorithm for tracking[J].Techniques of Automation and Applications,2008,27(3):84-87. 参考文献 [10]王健，金永镐，董华春，权太范.进化粒子滤波算法 在雷达目标跟踪中的应用[J].现代防御技术，2007,36 [1]GORDON N.A hybrid bootstrap filter for target tracking in (2):115-118. clutter[J].IEEE Trans on AES,1997,33 (1):353-358. WANG jian,JIN Yonghao,DONG Huachun,QUAN Tai- [2]GORDON N,SALMOND D,SMITH A.Novel approach to fan.Evolutionary particle filter algorithm in radar target nonlinear non-Gaussian Bayesian state estimation[J].IEEE tracking[J].Modern Defence Technology,2007,36(2): Proceedings on Radar and Signal Processing,1993,140: 115-118 107-113. 作者简介： [3]GODSILL D S,ANDRIE C.On sequential Monte Carlo 刘清，女，1966年生，教授，博士， sampling methods for Bayesian filtering[J].Statistics and 主要研究方向为智能控制技术、智能移 Computing,2000,10(3):197-208. 动机器人、智能视频监控、计算机实时 [4]XU Dongbin,HUANG Lei,LIU Changping.Object tracking u- 控制和信息系统集成。 sing particle filter based on color correlogram[C]//Second In- ternational Symposium on Intelligent Information Technology