[发明专利]一种融合颜色和梯度直方图的免疫粒子滤波扩展目标跟踪方法

摘要

本发明公开了一种融合颜色和梯度直方图的免疫粒子滤波扩展目标跟踪方法，首先手动选取待跟踪目标，根据目标状态先验分布随机采样建立初始粒子和权值；其次以待跟踪目标为中心在其邻域内进行随机采样得到新的粒子集，并分别计算颜色和梯度方向的观测值得到粒子权值；然后根据粒子权值估算有效粒子数，若有效粒子数小于阈值，则进入免疫粒子集优化过程，如果大于该阈值,则进入重采样过程；最后对粒子状态进行估计，输出跟踪结果，并进行下一时刻，直到视频结束。本发明融合颜色直方图和梯度方向直方图，能充分利用空间结构信息来表述目标特征，同时在样本缺失的情况下引入免疫优化算法，有效增加粒子的多样性，使得跟踪结果更稳健。

主权项

一种融合颜色和梯度直方图的免疫粒子滤波扩展目标跟踪方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：步骤一、手动选取待跟踪目标，根据目标状态先验分布随机采样建立初始粒子和权值；步骤二、以步骤一中选取的待跟踪目标为中心在其邻域内进行随机采样得到新的粒子集，并分别计算颜色和梯度方向的观测值得到粒子权值；步骤三、采用步骤二中得到的粒子权值来估算有效粒子数，若有效粒子数小于预设阈值，则进入免疫粒子集优化过程；步骤四、若步骤三中有效粒子数大于预设阈值，则进入重采样过程；步骤五、输出跟踪结果，并进入下一时刻，直到视频结束，对步骤三或步骤四获取的粒子集进行目标状态估计，输出跟踪结果，其中状态估计采用如下定义：(51)状态估计X^k=E(Xk)=Σi=1Nxkiwki]]>其中xki为k时刻第i个粒子的状态，wki为k时刻第i个粒子对应的权值，N为粒子数，Xk为k时刻的样本集合，E(Xk)为k时刻样本集合Xk对应的状态估计均值。