| 球粒子滤波视频跟踪算法 | |
| 夏瑜1,2; 吴小俊1 | |
| 2012-06-15 | |
| 发表期刊 | 模式识别与人工智能
 |
| ISSN | 1003-6059 |
| 卷号 | 25期号:03页码:513-520 |
| 摘要 | 粒子退化现象是制约粒子滤波器性能的一个重要因素.为提高粒子采样质量和视频跟踪算法的精度,文中提出球粒子滤波视觉跟踪算法.将球状采样方式引入到粒子更新过程中较好地保证状态空间中粒子的有效性.与传统粒子滤波算法相比,这种采样方式能利用少量粒子实现分布多样性的同时,有效克服粒子退化现象.小球迭代运动可使粒子集朝较大后验概率分布区域移动.球粒子滤波算法不依赖系统状态模型特性可理想实现运动状态不规则的机动目标跟踪.实验结果表明,该算法有效提高粒子利用率,具有较好的跟踪精度. |
| 关键词 | 视频跟踪 粒子滤波 退化问题 多样性 |
| DOI | 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.2012.03.015 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 国家自然科学基金项目(No.60973094,60572034,90820002,61070121);教育部新世纪优秀人才计划项目(No.NCET-06-0487);江苏省自然科学基金项目(No.BK2006081)资助 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/82159 |
| 专题 | 国家开放大学江苏分部 |
| 作者单位 | 1.江南大学物联网工程学院; 2.江苏广播电视大学常熟学院 |
| 第一作者单位 | 国家开放大学江苏分部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 夏瑜,吴小俊. 球粒子滤波视频跟踪算法[J]. 模式识别与人工智能,2012,25(03):513-520. |
| APA | 夏瑜,&吴小俊.(2012).球粒子滤波视频跟踪算法.模式识别与人工智能,25(03),513-520. |
| MLA | 夏瑜,et al."球粒子滤波视频跟踪算法".模式识别与人工智能 25.03(2012):513-520. |
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