《表3 3种算法对Human3视频序列的目标跟踪结果》

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《改进的粒子滤波目标跟踪算法》

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第二组实验采用Human3视频序列，图像分辨率为480像素×640像素，跟踪目标是一名穿越马路的行人。本课题组比较了本文算法、传统粒子滤波算法、CMT算法在复杂背景下相似目标干扰或目标被遮挡时的跟踪效果，实验结果如表3所示。由表可知:由于跟踪目标颜色特征与其周围背景（马路）颜色特征相近，因而CMT算法出现了目标跟丢的情况，使用单一颜色特征的传统粒子滤波算法也同样出现了目标跟丢的情况，但是本文算法的目标模板是HSV颜色特征和Uniform LBP纹理特征的特征融合，因而能够准确跟踪目标。第37帧时，目标和一名穿着与其衣服颜色相近的行人相遇，传统粒子滤波算法在他们相遇又分开后出现目标跟丢现象，而本文算法通过干扰检测判定行人为相似目标干扰后，再进行卡尔曼滤波偏移校正，实现了有效跟踪目标；目标经过电线杆时被遮挡，本文算法通过干扰检测判定电线杆为遮挡干扰后，再进行卡尔曼滤波偏移校正，实现了有效跟踪目标。