基于粒子滤波的小波特征跟踪方法研究

• 作者: 姚剑敏 孙中森 孙俊喜 宋建中
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子滤波 小波网络 视频跟踪
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 94-95,304-305
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.01.028

摘要

该文提出了基于粒子滤波的小波特征跟踪方法.粒子滤波基于蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,是一种实用的后验概率求解方法.文中研究了目标的Gabor小波网络表示,用一定数量的小波构成一个集合来表示目标特征,各小波的参数由优化方法来确定.构建了基于粒子滤波的跟踪框架,每个粒子表示一种Gabor小波网络的可能形式,并计算与当前图像的相似度.粒子权值与相似度成正比,目标状态的后验概率由粒子加权表示.与传统的"峰值"跟踪方法不同,粒子滤波具有"多峰"的跟踪形式,并结合对光照、噪声不敏感的小波表示形式,具有较强的抗局部遮挡能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋建中	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	107	1386	18.0	33.0
2	孙俊喜	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	7	109	3.0	7.0
3	孙中森	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	10	53	3.0	7.0
4	姚剑敏	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	13	117	7.0	10.0