Algorithm based on information fusion and particle filter
一种基于信息融合的粒子滤波跟踪算法

针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题，提出一种基于多特征信息融合的粒子滤波算法。该方法同时利用灰度和梯度信息描述目标，有效提高了复杂场景下对目标描述的可靠性；在此基础上，推导出多信息融合的观测似然函数，将两种信息融合在一起，使得融合算法能根据当前跟踪形势自适应调整各信息的加权，实现了信息间的优势互补。实验结果表明，该算法鲁棒性较高，明显提高了跟踪精度。