基于粒子滤波和Galerkin法的改进目标跟踪算法

• 作者: 梁楠 王瀛 郭雷 高世伟
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 粒子滤波 自适应融合 Galerkin法 颜色模型
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2489-2492
• 分类号: TP391.413
• 字数: 3957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02489

摘要

在粒子滤波框架下,估计的准确性受到建议分布选取的影响很大.传统的粒子滤波通常采用系统转移概率作为建议分布,但传统的建议分布选取方法由于没有考虑新的观测信息,因此不能产生准确的估计值.为此采用一种叫做Galerkin法的数学工具去构造建议分布,依据该方法构造的建议分布相对传统的方法提高了粒子滤波估计的准确性.同时,在新的跟踪算法框架中,将颜色模型和形状模型进行自适应的融合,并提出了一种新的模型更新方法,提高了目标跟踪的稳定性.实验结果证明了该跟踪算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭雷	西北工业大学自动化学院	262	2986	27.0	40.0
2	梁楠	西北工业大学自动化学院	11	65	5.0	7.0
3	王瀛	西北工业大学自动化学院	9	44	3.0	6.0
4	高世伟	中国石油兰州石化公司自动化研究院	5	21	2.0	4.0