基于SPN-PF模型的行人跟踪算法改进

• 作者: 张婧 田宏
• 来源期刊: 大连交通大学学报
• 关键词: 行人跟踪 粒子滤波 神经网络 级联分类器
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 字数: 3005字
• 语种: 中文

摘要

结合粒子滤波和神经网络方法提出了一种新的自适应的行人跟踪改进算法.根据行人跟踪经常出现的遮挡,失跟,误跟等问题,提出了一个SPN-PF模型,通过Sigma-Pi网络将行人的多个特征联系在一起,经过学习和计算,进一步讲结果运用到粒子滤波方法中,从而达到可靠准确的跟踪行人目标的目的.实验结果表示该文提出的方法能够更准确的对行人进行跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田宏	大连交通大学软件学院	24	113	6.0	9.0
2	张婧	大连交通大学软件学院	1	2	1.0	1.0