吴晓雨，吴凌琳，杨 磊

（中国传媒大学信息工程学院，北京100024）

基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法

吴晓雨，吴凌琳，杨 磊

（中国传媒大学信息工程学院，北京100024）

针对运动目标跟踪存在的目标遮挡和光照变化问题，提出一种基于压缩感知的粒子滤波跟踪算法。将改进的压缩感知跟踪算法提取的特征融合到粒子滤波跟踪框架中，并对压缩感知提取的特征和原始粒子滤波中的颜色特征进行可信度判定，能够较好地处理图像序列中由于目标遮挡和光照变化所带来的影响。此算法在公开数据库中进行测试，实验结果表明，提出的算法与已有改进压缩感知跟踪算法和粒子滤波跟踪算法相比，鲁棒性更好，能准确实时地对目标进行跟踪。

运动目标跟踪；粒子滤波；压缩感知；可信度判定

0 引 言

运动目标跟踪作为机器视觉研究领域中的一个研究热点，已经被广泛应用到智能人机交互、交通安全监控、医疗成像、军事指导、天文探测、电视制作等领域。作为一个研究热点，运动目标跟踪针对不同的环境场景存在不同的问题，如目标旋转、大小改变、光照变化、目标遮挡等，这些问题都给目标跟踪带来不同方面的难题。

近年来，针对这些问题，学者们提出了不同的跟踪算法。文献［1］提取了目标区域的SIFT特征并结合meanshift的跟踪算法，较好地解决了跟踪目标的尺度及旋转变化的问题。文献［2］提出的局部无序跟踪（locally orderless tracking，LOT）算法，对于运动目标大小变化，都能有效地跟踪。……