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1、第25卷第5期模式識(shí)別與人工智能Vo1．25No．52012年10月PR＆AI0ct2O12基于人類記憶模型的粒子濾波魯棒目標(biāo)跟蹤算法水齊玉娟王延江(中國(guó)石油大學(xué)(華東)信息與控制工程學(xué)院青島266555)摘要當(dāng)目標(biāo)被場(chǎng)景中的物體或其它運(yùn)動(dòng)目標(biāo)遮擋，或者目標(biāo)姿態(tài)發(fā)生很大改變時(shí)，粒子濾波器就會(huì)失效．為解決這類問(wèn)題，受人類記憶機(jī)制的啟發(fā)，文中將人類記憶模型引入到粒子濾波器模板更新過(guò)程，提出一種基于記憶的粒子濾波器．每個(gè)模板都要經(jīng)過(guò)瞬時(shí)記憶、短時(shí)記憶和長(zhǎng)時(shí)記憶3個(gè)空間的傳輸和處理．該粒子濾波器能記住曾經(jīng)出現(xiàn)的目標(biāo)模板，從而能更快地適應(yīng)目標(biāo)姿態(tài)的變化．實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)
2、證了該算法的有效性．關(guān)鍵詞粒子濾波器(PF)，人類記憶模型，基于記憶的粒子濾波器(MPF)，遮擋處理，目標(biāo)跟蹤中圖法分類號(hào)TP391RobustObjectTrackingAlgorithmbyParticleFilterBasedonHumanMemoryModelQIYu—Juan，WANGYan—Jiang(CollegeofInformationandControlEngineering，ChinaUniversityofPetroleum，Qingdao266555)ABSTRACTParticlefilter(PF)failswhenthet
3、rackedobjectisoccludedbyotherobjectsoritsappearancechanges．Inthispaper，humanmemorymodelisintroducedintothetemplateupdatingprocessofparticlefilter，whichisinspiredbythehumanmemorymechanism，andamemory-basedparticlefilter(MPF)algorithmisproposed．Eachtemplateisprocessedandtransferredt
4、hroughuhra—shorttimememoryspace，shorttimememoryspaceandlongtimememoryspace．Theproposedmemory—basedmodelcanrememberwhatthetemplateusedtobe，whichhelpsthemodeladapttothevariationofobject’Sappearancemorequickly．Theexperimentalresultsshowtheeffectivenessoftheproposedmethod．KeyWordsPar
5、ticleFilter(PF)，HumanMemoryModel，Memory—BasedParticleFilter(MPF)，OcclusionHandling，ObjectTrackingl引言的任務(wù)，它在智能視頻監(jiān)控、圖像索引、人機(jī)接口、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用價(jià)值?．研究人員在目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)l生目標(biāo)跟蹤方面做了很多努力，并提出很多有效的跟國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No．60873163，61271407)、山東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No．ZR2011FQ016)、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)項(xiàng)目(No．2TR1105019A
6、)資助收稿日期：2011—06—20；修回日期：2011—09—30作者簡(jiǎn)介齊玉娟，女，1977年生，講師，博士研究生，主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別．E—mail：qiyj@upc．edu．a(chǎn)n．王延江，男，1966年生，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)橹悄苄畔⑻幚怼⒄J(rèn)知計(jì)算及其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別中的應(yīng)用．5期齊玉娟等：基于人類記憶模型的粒子濾波魯棒目標(biāo)跟蹤算法8l1蹤方法．目前，國(guó)際上針對(duì)序列圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤為新的模板，為下一幀目標(biāo)的預(yù)測(cè)和更新做好準(zhǔn)備；研究主要有3類方法：1)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的確定性同時(shí)原先的目標(biāo)模板只要滿足一定的條件就可存儲(chǔ)
7、方法，典型的是均值漂移算法(MeanShift，MS)E3]；到記憶空間．本文提出的基于記憶的粒子濾波模型2)基于隨機(jī)模型的方法，如卡爾曼濾波(KalmanFil．能記住曾經(jīng)出現(xiàn)的目標(biāo)模板，從而能更快地適應(yīng)姿ter，KF)與粒子濾波方法(ParticleFilter,態(tài)的變化．實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文算法的有效性．PF)E6]；3)基于偏微分方程的方法(PartialDifferen—tialEquation，PDE)，最典型的是主動(dòng)輪廓模型法2人類記憶模型(ActiveSnakeModel，ASM)．由于粒子濾波器能夠適應(yīng)于非線性／非高斯系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)，因此
8、成為眾所周知，無(wú)論目標(biāo)是否被遮擋、目標(biāo)的姿態(tài)如近年來(lái)目標(biāo)跟蹤中應(yīng)用較廣泛的方法．
