特征融合和聚类核函数平滑采样优化的粒子滤波目标跟踪方法

• 作者: 徐克虎 李科
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 特征融合 粒子滤波 重采样
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 210-213
• 分类号: TP391
• 字数: 3632字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.04.048

摘要

针对复杂场景下的目标跟踪问题,提出了一种改进的粒子滤波目标跟踪方法.利用背景加权后的联合直方图描述目标灰度和梯度特征信息,在粒子滤波算法的框架下,设计了一种自适应特征融合观测模型来适应场景的不断变化；同时针对传统粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种基于聚类核函数平滑采样的方法.理论仿真和实际场景的实验结果表明,该算法适应性更强,精度更高,能有效跟踪复杂场景下的运动目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李科	装甲兵工程学院控制工程系	12	90	4.0	9.0
2	徐克虎	装甲兵工程学院控制工程系	47	227	8.0	12.0