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应用自适应多测量融合粒子滤波的视场跟踪
被引量：
9
1
作者
田隽
钱建生
+1 位作者
李世银
厉丹
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期2254-2261,共8页
针对矿井跟踪视场中由于单一线索对目标特征描述缺乏可分性以及多线索融合策略对场景变化缺乏自适应性导致人员跟踪失效的问题,提出了基于自适应多测量融合粒子滤波的矿井人员跟踪算法。将粒子邻域光流统计信息表征的运动性作为线索建...
针对矿井跟踪视场中由于单一线索对目标特征描述缺乏可分性以及多线索融合策略对场景变化缺乏自适应性导致人员跟踪失效的问题,提出了基于自适应多测量融合粒子滤波的矿井人员跟踪算法。将粒子邻域光流统计信息表征的运动性作为线索建立运动光流直方图模型,并与颜色相融合建立多观测模型。将单观测估计状态粒子区域与融合估计粒子区域的质心距离作为单观测模型贡献率度量因子,定义了观测权值自适应策略,实现了粒子观测模型与跟踪目标状态特征的同步变化;通过建议重采样函数对粒子落入低观测似然时进行有效的采样补偿,增强了跟踪的鲁棒性。实验结果表明,本算法能够有效地解决矿井跟踪视场下(背景复杂)由于场景变换而导致跟踪目标丢失的问题;将本文算法与基于颜色和基于颜色与帧差分融合的粒子滤波算法做状态估计均方误差比较,结果表明,状态估计准确率提高了1.57倍。
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关键词
视场跟踪
运动光流直方图
多观测模型
观测权值自适应
粒子滤波
下载PDF
职称材料
基于特征子空间的自适应多视角目标跟踪算法
被引量：
4
2
作者
辛彦哲
冯辉
+1 位作者
杨涛
胡波
《信息与电子工程》
2012年第3期319-324,共6页
提出了一种新的自适应特征子空间跟踪算法,该算法通过计算跟踪目标的似然来自适应调整模型更新的权重,以减小更新过程中样本误差积累导致的模型漂移。同时,跟踪算法利用多视角贝叶斯理论框架进行多视角的信息融合,并对跟踪模型进行分块...
提出了一种新的自适应特征子空间跟踪算法,该算法通过计算跟踪目标的似然来自适应调整模型更新的权重,以减小更新过程中样本误差积累导致的模型漂移。同时,跟踪算法利用多视角贝叶斯理论框架进行多视角的信息融合,并对跟踪模型进行分块处理和更新,以提高跟踪精确度。仿真结果表明,本算法比对比算法的跟踪误差更小,并能够更好地解决目标遮挡和形变等问题,从而得到精确、高效的跟踪结果。
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关键词
多视角目标跟踪
自适应子空间更新
粒子滤波
分块观测模型
下载PDF
职称材料
题名
应用自适应多测量融合粒子滤波的视场跟踪
被引量：
9
1
作者
田隽
钱建生
李世银
厉丹
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
徐州工程学院信电工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期2254-2261,共8页
基金
国家863高技术研究发计划(重点)资助项目(No.2008AA062200)
江苏省产学研联合创新基金资助项目(No.BY2009114)
文摘
针对矿井跟踪视场中由于单一线索对目标特征描述缺乏可分性以及多线索融合策略对场景变化缺乏自适应性导致人员跟踪失效的问题,提出了基于自适应多测量融合粒子滤波的矿井人员跟踪算法。将粒子邻域光流统计信息表征的运动性作为线索建立运动光流直方图模型,并与颜色相融合建立多观测模型。将单观测估计状态粒子区域与融合估计粒子区域的质心距离作为单观测模型贡献率度量因子,定义了观测权值自适应策略,实现了粒子观测模型与跟踪目标状态特征的同步变化;通过建议重采样函数对粒子落入低观测似然时进行有效的采样补偿,增强了跟踪的鲁棒性。实验结果表明,本算法能够有效地解决矿井跟踪视场下(背景复杂)由于场景变换而导致跟踪目标丢失的问题;将本文算法与基于颜色和基于颜色与帧差分融合的粒子滤波算法做状态估计均方误差比较,结果表明,状态估计准确率提高了1.57倍。
关键词
视场跟踪
运动光流直方图
多观测模型
观测权值自适应
粒子滤波
Keywords
visual
tracking
moving
optical
flow
histogram
multi
-
observation
model
adaptive
weights
of
observation
model
particle
filter
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于特征子空间的自适应多视角目标跟踪算法
被引量：
4
2
作者
辛彦哲
冯辉
杨涛
胡波
机构
复旦大学电子工程系
出处
《信息与电子工程》
2012年第3期319-324,共6页
基金
国家重大专项基金资助项目(No.2011ZX03003-001-02
No.2012ZX03001007-003)
华为合作项目(No.YBWL2010190)
文摘
提出了一种新的自适应特征子空间跟踪算法,该算法通过计算跟踪目标的似然来自适应调整模型更新的权重,以减小更新过程中样本误差积累导致的模型漂移。同时,跟踪算法利用多视角贝叶斯理论框架进行多视角的信息融合,并对跟踪模型进行分块处理和更新,以提高跟踪精确度。仿真结果表明,本算法比对比算法的跟踪误差更小,并能够更好地解决目标遮挡和形变等问题,从而得到精确、高效的跟踪结果。
关键词
多视角目标跟踪
自适应子空间更新
粒子滤波
分块观测模型
Keywords
multi
-view
object
tracking
adaptive
subspace
update
particle
filter
multi
-part
observation
model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用自适应多测量融合粒子滤波的视场跟踪
田隽
钱建生
李世银
厉丹
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
9
下载PDF
职称材料
2
基于特征子空间的自适应多视角目标跟踪算法
辛彦哲
冯辉
杨涛
胡波
《信息与电子工程》
2012
4
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职称材料
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