基于 Hamiltonian 马氏链蒙特卡罗方法的突变运动跟踪*

• 作者: 李绪成 王法胜 肖智博 鲁明羽
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉跟踪 突变运动 马氏链蒙特卡罗 Hamiltonian 马氏链蒙特卡罗方法 有序超松弛
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 软件学报
• 页码范围: 1593-1605
• 页数: 13页
• 分类号: TP391
• 字数: 7672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004453

摘要

在计算机视觉领域，由镜头切换、目标动力学突变、低帧率视频等引起的突变运动存在极大的不确定性，使得突变运动跟踪成为该领域的挑战性课题。以贝叶斯滤波框架为基础，提出一种基于有序超松弛 Hamiltonian 马氏链蒙特卡罗方法的突变运动跟踪算法。该算法将 Hamiltonian 动力学融入 MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法，目标状态被扩张为原始目标状态变量与一个动量项的组合。在提议阶段，为抑制由 Gibbs 采样带来的随机游动行为，提出采用有序超松弛迭代方法来抽取目标动量项。同时，提出自适应步长的 Hamiltonian 动力学实现方法，在跟踪过程中自适应地调整步长，以减少模拟误差。提出的跟踪算法可以避免传统的基于随机游动的 MCMC 跟踪算法所存在的局部最优问题，提高了跟踪的准确性而不需要额外的计算时间。实验结果表明，该算法在处理多种类型的突变运动时表现出出色的处理能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	鲁明羽	大连海事大学信息科学技术学院	42	574	11.0	23.0
2	李绪成	大连海事大学信息科学技术学院	14	43	4.0	6.0
4	王法胜	大连海事大学信息科学技术学院	15	81	6.0	8.0
6	肖智博	大连海事大学信息科学技术学院	5	20	3.0	4.0