融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪
针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题，提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述，建立目标观测模型；同时粒子滤波进行状态预测，利用Bhattacharyya系数进行相似度测量，作为目标区域参考模型更新准则，实现权值更新；最后对权值归一化处理，得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性，而且在目标遮挡、光照变化等干扰下，具有较好的准确性。
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