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摘要:
论文利用模糊推理方法提出了一种基于多特征融合的粒子滤波跟踪算法.该算法不但有效继承了传统的固定权值融合方法,并且依据模糊推理对跟踪期间信息的可靠性来输出权值的大小.根据目标模型的形状信息和颜色信息特征的观测似然函数获取各自在跟踪过程中的权值;依据模糊推理,对跟踪期间某一个变化明显而丢失目标的特征信息改变其权值,同时相应的改变另一个特征信息的权值继续无误差的来跟踪目标.与现有的经典的算法相比,提出的算法有更好的跟踪性能及较小的定位误差.实验结果表明了论文所提出算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于模糊推理的多特征融合粒子滤波算法
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 模糊推理 特征融合 观测模型 粒子滤波
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 信息融合
研究方向 页码范围 347-350,402
页数 5页 分类号 TP301
字数 2954字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.02.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李阳 西安工程大学电子信息学院 11 36 4.0 6.0
2 潘峰 西安工程大学电子信息学院 8 22 3.0 4.0
3 卢健 西安工程大学电子信息学院 29 71 6.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊推理
特征融合
观测模型
粒子滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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28
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