基于概率主成分分析表观模型的视觉跟踪

• 作者: 张辉 赵保军
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉跟踪 概率主成分分析 粒子滤波 光照 遮挡
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 电子技术
• 页码范围: 2826-2829
• 页数: 4页
• 分类号: TN941.1
• 字数: 4783字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2009.12.007

摘要

在粒子滤波框架下,提出了一种基于概率主成分分析(probabilistic principal component analysis,PPCA)表现模型的视觉跟踪算法.该算法采用在线学习的PPCA表现模型获得目标的子空间描述,并引入遗忘因子增加最近的观测在模型中的权重,使得新算法对场景光照变化和目标表观变化的适应能力大为增强.同时考虑到遮挡发生的空间邻近关系,提出对目标区域进行分块处理,以提高算法在目标遮挡情况下的鲁棒性.真实场景下的实验结果表明,该算法在目标位姿变化、光照变化以及遮挡情况下具有更强的稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵保军	北京理工大学信息与电子学院	149	1750	23.0	32.0
2	张辉	北京理工大学信息与电子学院	22	199	7.0	13.0