【摘 要】
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针对复杂场景下多特征跟踪算法适应性不强的问题，提出一种多特征有效融合和更新的目标跟踪方法。该方法在粒子滤波框架下采用加权融合的方式对目标进行多特征观测和相似性度量
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60872141);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(K50510010007);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2009JQ8019)
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针对复杂场景下多特征跟踪算法适应性不强的问题，提出一种多特征有效融合和更新的目标跟踪方法。该方法在粒子滤波框架下采用加权融合的方式对目标进行多特征观测和相似性度量，通过分析粒子的空间集中度和权值分布建立一种有效的融合系数计算方法，使融合结果更加准确可靠；然后选取可信度高的特征检测遮挡，并动态调整目标模型的更新速度，以降低算法受目标变化和部分遮挡的影响。实验证明该方法对复杂的跟踪场景具有更强的鲁棒性，并适用于目标被遮挡时的跟踪。
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