改进的均值漂移和粒子滤波混合跟踪方法

• 作者: 徐克虎 李科 黄大山
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 均值漂移 粒子滤波 重采样 过程噪声
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 504-506
• 分类号: TP317.4
• 字数: 3168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00504

摘要

为提高粒子滤波视觉目标跟踪算法的准确性和实时性,提出一种基于均值漂移和粒子滤波的混合跟踪算法.将相异性较小的粒子进行聚类,利用均值漂移算法迭代各个聚类中的代表点,通过减少参与均值漂移迭代的粒子数来降低运算复杂度；根据跟踪情况自适应调整采样粒子数目和过程噪声分布,以提高跟踪精度和减少运算时间.实验结果表明,所提算法平均每帧计算时间不到传统混合跟踪法的一半,而且跟踪精度也有所提高.

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
3	黄大山	装甲兵工程学院控制工程系	17	89	5.0	8.0