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应用于运动视频目标跟踪的改进粒子滤波模型技术研究
作者： 刘懿
来源：《现代电子技术》2019年第03期
关键词： 目标跟踪; 遗传算法; 运动视频; 粒子滤波; HSV分布模型; 退化权值 中图分类号： TN713?34; TP391 ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码： A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号： 1004?373X（2019）03?0065?03
Abstract： As the mainstream technology of target tracking， particle filtering has broad
application prospect in human motion video analysis. A motion video target tracking algorithm based on improved particle filtering model is proposed to further improve the accuracy of target tracking. The target observation model is constructed by using HSV distribution model， and then the particle filter and degradation weight are combined to detect whether the moving target appears in the target observation model. The genetic algorithm is introduced to improve the particle filtering algorithm， and eliminate the phenomenon of particle degradation. The test verification was conducted with the sports athlete video. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively complete the human target tracking in motion video， and has higher accuracy and operation efficiency than other algorithms.
Keywords： target tracking; genetic algorithm; motion video; particle filtering; HSV distribution model; degeneration weight
目標跟踪技术最开始应用于军事领域，并逐渐在民用领域得到快速的推广。目标跟踪技术能够观测被跟踪目标的属性与状态，从而获取被跟踪目标在不同时刻的变化。通过分析这些变化能够对目标实现位置跟踪[1?2]。一般来说，视频目标跟踪需要对图像序列进行分析以便完成对运动目标的检测，包括目标的提取、识别和跟踪，从而得到跟踪目标的各项运动参数，如加速度、速度、位置等[3]。
如何实现复杂背景下运动目标的准确跟踪一直是科研人员研究的热点问题。基于蒙特卡罗思想的粒子滤波算法一直广泛应用于各种非线性及非高斯系统，可以有效应用于目标跟踪。因此，针对运动视频目标跟踪问题，本文提出一种基于改进粒子滤波模型的运动视频目标跟踪算法。利用运动员视频进行具体测试，结果显示在无任何先验信息的情况下，提出的算法能够较好地跟踪运行视频中的人体目标，验证了其可行性和先进性。
文献[4]提出一种基于嵌入Mean?Shift的粒子滤波目标跟踪。文献[5]提出面向颜色特征自适应融合的改进粒子滤波目标跟踪算法。文献[6]提出基于粒子滤波和拉普拉斯方法的目标跟踪技术。以上几种方法均采用混合优化策略，通过将先进的优化算法和粒子滤波算法进行结合
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来提高目标跟踪的性能，以便弥补粒子滤波算法的缺陷。遗传算法作为一种仿生进化式算法，其基本理念是适者生存规则和种群进化，具有全局搜索能力高和前期收敛速度快的特点，可用于消除粒子退化问题。因此，本文引入遗传算法对粒子滤波算法进行改进，以便增加粒子的多样性，从而消除粒子退化的现象。此外，采用HSV分布模型构建目标观测模型，然后结合粒子滤波器和退化权值检测运动目标是否出现在目标观测模型中。
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