粒子滤波实现对人的跟踪

资 源 简 介

粒子滤波实现对人的跟踪

详 情 说 明

粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的非线性、非高斯系统的状态估计技术，在目标跟踪领域具有广泛应用。本文介绍如何在Matlab环境下利用粒子滤波实现人体运动目标的稳定跟踪。

核心算法流程分为预测和更新两个阶段：在预测阶段，系统根据目标运动模型（通常采用随机游走或恒定速度模型）对粒子群进行扩散，每个粒子代表目标可能的状态假设；在更新阶段，通过计算观测似然概率（如颜色直方图匹配度）对粒子权重进行更新，最终通过重采样淘汰低权重粒子、复制高权重粒子，使粒子群收敛到真实目标位置附近。

该实现包含完整的工程化设计：内置示例视频可直观展示行人跟踪效果；运动模型采用带噪声的随机过程模拟目标位移变化；重采样过程使用系统重采样算法避免粒子退化问题。系统运行时自动完成视频解码、前景检测、粒子初始化等预处理操作，用户可直接观察跟踪框随目标移动的实时效果。

该方法的优势在于对非线性和遮挡情况具有鲁棒性，通过调整粒子数量（通常500-2000个）可平衡计算精度与实时性需求。实际应用中可扩展结合多特征融合或深度学习检测器进一步提升复杂场景下的跟踪稳定性。