为获得车载动态环境下较好的行人跟踪结果,提出一种融合梯度方向直方图(HOG)与颜色直方图特征的粒子滤波行人跟踪方法。利用HOG特征训练识别行人的分类器获取待跟踪目标,利用颜色直方图粒子滤波预测行人位置状态信息,并在预测结果的一定范围内,利用HOG特征对行人进行验证及位置校正,不断修正粒子权值并实现重采样,实现动态背景下的行人跟踪。实验结果表明,与传统的粒子滤波算法相比,该算法能更准确有效地跟踪行人目标。
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