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基于卡尔曼预测粒子滤波的复杂场景图像目标跟踪算法
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张 博
（长沙师范学院 信息科学与工程学院，长沙
410100
）
摘要：
现有主流目标跟踪算法图像目标跟踪精度较差，无法满足现今复杂场景图像目标的
跟踪，故该文提出基于卡尔曼预测粒子滤波的复杂场景图像目标跟踪算法研究。 采用
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算法提取复杂场景图像中背景，以此为基础，构建图像目标状态转移模型与对应图像目标
观测模型， 确定目标运动参数的维度与粒子的权重， 基于卡尔曼预测粒子滤波估计目标状
态，通过粒子反复迭代与重采样，实现复杂场景图像目标的跟踪。 实验数据显示，与
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种主流
算法相比较，提出算法
RMSE
数值最小，平均值为
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；目标跟踪窗口较为规范，并且窗口内
包含背景信息较少；在不同背景复杂度下，目标跟踪误差较小； 在不同实验次数下， 图像目
标跟踪时间较短，平均值为
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，充分证实了提出算法应用效果较佳。
关键词：
复杂场景；图像；目标跟踪；实时性；卡尔曼预测粒子滤波
中图分类号：
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文献标识码：
2
文章编号：
1001-9944
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2033
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收稿日期：
203$－13－33
；修订日期：
2033－03－$(
基金项目： 教育部中国高校产学研创新基金项目!
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"%教育部产学合作协同育人项目!
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"%湖南省
普通高等学校教学改革研究项目
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"%湖南省社会科学成果评审委员会一般项目!
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作者简介：
张博!
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&"#男#硕士#高级实验师#研究方向为智能感知与控制’目标检测与跟踪(
随着计算机技术的兴起与发展#计算机能够对
视觉信息进行相应的处理与应用#极大推动了计算
机视觉的兴起与发展# 受到了多个领域的关注#相
对应的研究也逐渐增多) 在计算机视觉领域中#关
系统建模、仿真与分析
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