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摘要:
基于粒子滤波的目标跟踪性能在很大程度上依赖于观测模型的选择.为了解决被跟踪目标外观特征变化导致模型漂移问题,提出了一种新的粒子滤波算法,利用目标外观的先验知识,为目标建立多个颜色模型,通过对目标函数的优化,采用最优凸组合模型实时地对目标进行跟踪.同时,采用UKF(Unscented Kalman Filter)产生粒子滤波的建议分布,并从中抽取粒子.由于考虑到当前观测,使得粒子分布更加接近后验概率分布,用较少的粒子就可以逼近目标的真实状态.实验结果表明,与单一模型以及自适应模型算法相比,多模型的粒子滤波算法能够有效处理由于目标外观变化而导致跟踪性能下降甚至丢失目标的问题,而且计算代价不大.
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文献信息
篇名 基于多个颜色分布模型的粒子滤波跟踪算法
来源期刊 电路与系统学报 学科 工学
关键词 视频跟踪 粒子滤波 多模型 UKF
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 92-96
页数 分类号 TP391
字数 3244字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-0249.2011.01.016
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研究主题发展历程
节点文献
视频跟踪
粒子滤波
多模型
UKF
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电路与系统学报
双月刊
1007-0249
44-1392/TN
16开
广东省广州市
1996
chi
出版文献量(篇)
2090
总下载数(次)
5
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