摘要：为了降低粒子滤波精度对精确重要性采样函数的依赖性,提高粒子滤波的视觉跟踪效果,将和声搜索引入到粒子滤波框架中,提出了一种基于和声搜索的粒子滤波视觉跟踪算法.通过记忆考虑、基因变异、随机变异等和声搜索算子结合当前观测信息,改善了粒子滤波视觉跟踪算法的重要性采样函数,增强了重要性采样函数对系统状态转移模型的鲁棒性.同时,对和声搜索参数进行了优化,平衡了视觉跟踪实时性和精确性的要求,并对粒子的权重进行了补偿,使其符合粒子滤波的理论基础贝叶斯估计.实验结果表明：优化的和声搜索参数,比常见参数更适合和声搜索粒子滤波;与基于粒子滤波、和声搜索、Mean-Shift改进的粒子滤波、分布场、多示例学习等视觉跟踪算法相比,和声搜索粒子滤波视觉跟踪算法能够在光线变化、遮挡等复杂场景下获得了更精确的视觉跟踪效果.和声搜索粒子滤波算法较好地结合当前观测与历史信息,获得鲁棒的视觉跟踪性能.

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