支持向量回归机与粒子滤波器融合的非刚体目标跟踪技术研究.docxVIP

支持向量回归机与粒子滤波器融合的非刚体目标跟踪技术研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，非刚体目标跟踪一直是研究的重点和难点。非刚体目标，如人体、动物、柔性物体等，由于其形状和外观在运动过程中会发生显著变化，给跟踪带来了极大的挑战。然而，非刚体目标跟踪在众多领域有着广泛且重要的应用，其研究价值不言而喻。

在智能视频监控领域，准确跟踪行人、车辆等非刚体目标，能够实现对公共场所的实时监控，及时发现异常行为，如盗窃、斗殴等，为保障社会安全提供有力支持。在自动驾驶领域，对道路上行人、自行车等非刚体目标的精确跟踪，是自动驾驶系统做出正确决策，避免碰撞事故，确保行车安全的关键。在人机交互领域，通过跟踪人体的运动姿态，实现人与计算机之间的自然交互，为虚拟现实、增强现实等技术的发展提供了基础。在生物医学领域，跟踪细胞、组织等非刚体目标的运动，有助于疾病的诊断和治疗，推动医学研究的发展。

粒子滤波器作为一种基于序贯蒙特卡罗仿真方法的非线性滤波算法，在处理非刚体运动目标跟踪问题方面具有独特的优势。它能够通过递归的方式推断目标的隐含状态，在解决非线性、非高斯问题上表现出色。然而，粒子滤波器在实际应用中也存在一些问题。在迭代计算过程中，粒子样本会逐渐出现粒子枯竭现象，导致粒子多样性丧失，从而使跟踪容易失败。粒子权值的计算依赖观测函数，而观测值易受环境噪声影响，如背景混乱、跟踪目标变形等，这会导致粒子权值出现误差，进而引发失跟现象。为了解决粒子枯竭问题而大量增加粒子数量，又会导致计算复杂度急剧增加，严重影响跟踪的实时性。

支持向量回归机是一种基于统计学习理论的回归方法，它能够通过样本学习进行函数估计。将支持向量回归机引入粒子滤波器，用于重新估计跟踪粒子的权值，可以有效地消除环境噪声带来的误差，保持粒子的多样性，提高粒子滤波器在非刚体目标跟踪中的性能。通过支持向量回归机对粒子权值的优化，能够使粒子更好地逼近目标的真实状态，增强跟踪算法对目标变形、遮挡等复杂情况的适应能力，从而提高非刚体目标跟踪的准确性和鲁棒性。

因此，研究支持向量回归机与粒子滤波器结合的非刚体目标跟踪算法，具有重要的理论意义和实际应用价值。在理论上，它有助于进一步完善非刚体目标跟踪的算法体系，推动计算机视觉领域相关理论的发展。在实际应用中，该算法的成功研发和应用，将为智能视频监控、自动驾驶、人机交互、生物医学等多个领域带来新的技术突破和发展机遇，提升这些领域的智能化水平和实际应用效果，为人们的生活和社会的发展带来更多的便利和效益。

1.2国内外研究现状

1.2.1支持向量回归机的研究现状

支持向量回归机（SVR）自提出以来，在理论研究和实际应用方面都取得了显著进展。在理论研究方面，学者们不断深入探究其原理和算法。Vapnik在统计学习理论的基础上，详细阐述了SVR通过寻找最大边界距离将试验点分成不同类别，从而在高维空间中建立线性或非线性模型进行回归分析的原理，这为SVR的发展奠定了坚实的理论基石。在模型选择和参数设置上，众多研究致力于确定最优参数以提升SVR的性能。例如，有研究推导出三个支持向量回归机算法的L00误差界，并在此基础上提出了新的L00支持向量回归机算法，为参数选择提供了新的依据和方法。还有研究构建了广义支持向量回归机模型，通过灵活选取函数，使其能够涵盖多种已有的SVR模型，同时不再对核函数的正定性做严格要求，极大地拓展了核函数的选择范围，进一步丰富了SVR的理论体系。

在实际应用领域，SVR展现出强大的适应性和广泛的应用前景。在金融领域，它被用于股票价格预测、风险评估等方面。通过对历史数据的学习和分析，SVR能够建立有效的预测模型，为投资者提供决策支持。在医疗领域，SVR可用于疾病诊断、药物研发等。例如，通过对患者的生理指标、症状等数据进行回归分析，辅助医生进行疾病的早期诊断和治疗方案的制定。在天气预报领域，SVR能够结合多种气象数据，对气温、降水等气象要素进行准确预测，为人们的生产生活提供重要的气象信息。此外，在工业生产、环境监测等众多领域，SVR也都发挥着重要作用，帮助解决各种实际问题，提高生产效率和决策的准确性。

1.2.2粒子滤波器的研究现状

粒子滤波器作为一种基于序贯蒙特卡罗仿真方法的非线性滤波算法，在目标跟踪、移动机器人定位、故障诊断等多个领域得到了广泛应用和深入研究。在算法原理方面，粒子滤波器基于贝叶斯采样估计的顺序重要采样（SIS）滤波思想，通过大量粒子来近似表示目标状态的概率分布，能够有效处理非线性、非高斯问题。在目标跟踪领域，粒子滤波器通过递归的方式推断目标的隐含状态，在跟踪非刚体运动目标时具有独特优势，能够较好地适应目标的复杂运动和外观变化。

然而，粒子滤波器在实际应用中也面临一些