利用粒子滤波算法进行的目标跟踪代码下载

PIPI_333 2018-09-17 12:59:47

利用粒子滤波算法进行的目标跟踪代码，对学习目标跟踪的同学有所帮助
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粒子滤波算法是一种非线性的滤波方法。其大致思路如下（这里以图像目标（人）跟踪为例）： 1、首先在整个图像中随机初始化一些粒子点，并对每个粒子点分配权值 2、在视频中框出待跟踪目标 3、更新权值，增加靠近框出的目标粒子权值 4、根据状态转移矩阵和测量数据，对粒子权重，对粒子进行重采样 粒子滤波示过程示意图初始化图像粒子点和权重框出待跟踪目标更新权重，其中权重较小的直接舍弃，权值较...

一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess()实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍()，粒子滤波其实有很多变种，Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种，Sampling Importance Resampling (SIR)，根据重要性重采样。该阶段要人工指定跟踪目标，程序计算跟踪目标的特征，比如可以采用目标的颜色特征。

目标跟踪应用非常广泛，而是粒子滤波算法是众多跟踪算法中还算可以的一种，粒子滤波是一种序列蒙特卡罗滤波方法，其实质是利用一系列随机抽取的样本（即粒子）来替代状态的后验概率分布。在此不打算介绍和推理繁杂的概率公式，我们来分析Rob Hess源码从而深入理解粒子滤波算法。

摘要视觉跟踪技术是计算机视觉领域（人工智能分支）的一个重要课题，有着重要的研究意义；且在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究，视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展，使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器学习方法，更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习（神经网络）和相关滤波器等方法，并取得了鲁棒（robust）、精确、稳定的结果。视觉目标跟踪是指对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪，获得运动目标的运...

这里声明原文：Particle-Filter 发博客只是为了能够收藏起来这篇对我很有用处的文章，并且希望让跟多人看到。一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤...

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