%0 Journal Article
%T 基于自适应粒子滤波器的物体跟踪
%A 夏利民
%A 张良春
%J 中国图象图形学报
%D 2009
%R 10.11834/jig.20090120
%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 粒子滤波器
%K 自适应特征选择
%K 跟踪
%K Boosting算法
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20090120&flag=1