基于粒子滤波的红外目标跟踪

• 作者: 周越 杨杰 程建 蔡念
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 红外目标跟踪 核密度估计 Bhattacharyya系数
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 113-117
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9014.2006.02.008

摘要

粒子滤波(Particle Filter)是一种处理非线性和非高斯动态系统状态估计的有效技术.提出了一种基于粒子滤波的红外目标稳健跟踪新方法.在粒子滤波理论框架下,红外目标的状态后验概率分布用加权随机样本集表示,通过这些随机样本的Bayesian迭代进化实现红外目标的跟踪.系统状态转移模型选择为简单的二阶自回归模型,并自适应地确定系统噪声方差.红外目标的描述利用目标区域的灰度分布,该灰度分布通过核概率密度估计建立.通过计算参考目标的灰度分布和目标样本的灰度分布之间的Bhattacharyya距离,建立系统观测概率模型.实验结果表明该方法是有效的和稳健的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	340	5370	35.0	58.0
2	周越	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	60	976	18.0	30.0
3	蔡念	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	6	190	3.0	6.0
4	程建	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	5	284	4.0	5.0