自助重要性采样用于实时多目标视觉跟踪

• 作者: 李晓峰 沈乐君 游志胜
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 多目标跟踪 视觉跟踪 粒子滤波 马尔可夫随机场 自助法 重要性采样
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1663-1670
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2012.01663

摘要

多目标视觉跟踪的主要困难来自于多个目标交互(部分或完全遮挡)导致的歧义性.马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)可以消除这种歧义性且无需显式的数据关联.但是,通用概率推理算法的计算代价很高.针对上述问题,本文做出了3点贡献:1)设计了新的具有“分散-集中-分散”结构的递归贝叶斯跟踪框架—自助重要性采样粒子滤波器,它使用融入当前时刻观测的重要性密度函数解决维数灾难问题,将计算复杂度从指数增长变为线性增长；2)提出了新的蒙特卡洛策略—自助重要性采样,利用MRF的因子分解性质进行重要性采样,并使用自助法产生低成本高质量的样本、降低似然度计算次数和维持多模式分布；3)采用了新的边缘化技术—使用辅助变量采样进行边缘化,使用自助直方图对边缘后验分布进行密度估计.实验结果表明,本文提出的算法能够对大量目标进行实时跟踪,能够处理目标间复杂的交互,能够在目标消失后维持多模式分布.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	游志胜		172	2783	28.0	45.0
2	李晓峰		54	1293	16.0	35.0
3	沈乐君		1	0	0.0	0.0