%0 Journal Article
%T Object Tracking Based on Adaptive Particle Filter<br>基于自适应粒子滤波器的物体跟踪
%A XIA Limin
%A ZHANG Liangchun
%A <br>夏利民
%A 张良春
%J 中国图象图形学报
%D 2009
%I 
%X 利用分类概念及粒子滤波理论，提出了一种基于自适应粒子滤波器的物体跟踪算法。将Boosting算法引入粒子滤波器，构建了自适应粒子滤波器，该方法首先利用背景信息和目标信息建立特征分类器，将分类器的输出结果作为粒子滤波系统观测的重要信息，进行粒子权值的计算，并在跟踪过程中不断更新特征分类器，从而自适应地更新粒子的权值。实验结果表明，该算法可以根据背景信息的不同自适应地选择特征，对于存在遮挡、形变及背景干扰等情况，依然可以很好地对目标进行稳定跟踪。
%K particle filter
%K adaptive features selecting
%K tracking
%K Boosting algorithm<br>粒子滤波器
%K 自适应特征选择
%K 跟踪
%K Boosting算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=F457E7DD26D5A37B7BC8AE70975FAC41&yid=DE12191FBD62783C&vid=F3583C8E78166B9E&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=4BB057F167CF3A60&eid=7555FB9CC973F695&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=2&reference_num=12