一种粒子滤波跟踪算法研究

　　针对经过多次迭代之后粒子滤波因粒子匮乏，对于光照、遮挡与旋转等问题会出现跟踪精度下降，甚至失败等问题，提出了一种似然分布自适应调整ALD方法，根据噪声因子的大小来自适应调整似然分布状态，增加先验和似然的重叠区域，有效提高滤波的稳定性，减少重采样次数；在跟踪精度不高或失败时，用局部三值模式LTP来判定所要跟踪区域，根据有效粒子所占用的面积采用动态的粒子阈值来减少重采样次数，采用模板更新来继续跟踪。实验结果表明，该算法的采样次数更少，在遮挡、旋转等条件下能有效地跟踪目标。