基于特征关联与动态模型的目标跟踪方法

本发明公开了一种基于特征关联与动态模型的目标跟踪方法，首先将跟踪系统获取的图像转换至Lab颜色空间，计算颜色矩描述目标颜色分布，利用局部二值模式(LBP)提取纹理特征，并用高斯混合模型结合期望最大化(EM)算法进行初始建模，精准获取目标初始特征；随后，采用自适应粒子滤波算法，基于匀速运动模型预测目标运动状态，提高预测准确性；接着，在预测区域划分候选区域，通过计算马氏距离进行特征关联匹配，精确定位目标；然后，依据目标位置变化计算速度和加速度，结合特征匹配相似度，动态更新模型参数，适应目标动态变化；利用粒子滤波预测位置，遮挡解除后重新初始化模型恢复跟踪。