Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2009, Vol. 31 ›› Issue (12): 2826-2829.
张辉, 赵保军
ZHANG Hui, ZHAO Bao-jun
摘要:
在粒子滤波框架下,提出了一种基于概率主成分分析(probabilistic principal component analysis, PPCA)表观模型的视觉跟踪算法。该算法采用在线学习的PPCA表观模型获得目标的子空间描述,并引入遗忘因子增加最近的观测在模型中的权重,使得新算法对场景光照变化和目标表观变化的适应能力大为增强。同时考虑到遮挡发生的空间邻近关系,提出对目标区域进行分块处理,以提高算法在目标遮挡情况下的鲁棒性。真实场景下的实验结果表明,该算法在目标位姿变化、光照变化以及遮挡情况下具有更强的稳健性。