一种改进的基于Camshift的粒子滤波实时目标跟踪算法

为了能够快速和准确地跟踪运动目标，提出了一种改进的基于Camshift的粒子滤波算法。在粒子滤波框架下，首先对传统目标模型进行改进，提出一种新的融合目标颜色信息和运动信息的模型，以增强目标跟踪的稳健性和准确性；同时为了提高跟踪的效率，将一种改进的Camshift算法嵌入到粒子滤波中，用来重新分配随机粒子样本，使之向目标状态的最大后验概率密度方向移动。实验结果表明，与传统的粒子滤波算法或Camshift算法相比，该方法能有效处理目标快速运动或背景存在强干扰等情况，实现对目标快速和稳健的跟踪。