基于混合高斯模型和粒子滤波器的跟踪  

Tracking Based on Improved Gaussian Mixture Model and Particle Filter

作　　者：张金花[1] 薛峰[1] 李柏年[1] 朱望飞[2] 王辉[1] 

机构地区：[1]兰州大学信息科学与工程学院电路与系统研究所,甘肃兰州730000 [2]中国华阴兵器试验中心,陕西渭南714200

出　　处：《微计算机信息》2009年第30期147-148,159,共3页Control & Automation

摘　　要：提出了一种基于改进型混合高斯模型和粒子滤波器的人体运动跟踪的新方法。该方法首先利用改进的混合高斯模型对监控场景进行建模,再通过粒子滤波器对建模后的场景目标进行跟踪。通过对户外场景的实验,该算法在光照干扰,树木摆动和阴影以及遮蔽干扰的条件下取得了良好的效果,能够成功的跟踪运动目标,证明了算法的有效性。A new algorithm for moving object tracking of human-body based on improved Gaussian mixture model and This method by using Mixture Gaussian to model the video pixels and applying particle filter to setup tracking model result show the efficient human tracking performance by using this algorithm.

关 键 词：序列蒙特卡罗 混合高斯模型 人体运动跟踪 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]