基于均值移动与粒子滤波融合的跟踪算法

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基于均值移动与粒子滤波融合的跟踪算法
王华冰;杨盈昀;张拉;王子微
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2012(038)014
【摘要】针对均值移动算法鲁棒性差以及粒子滤波算法计算量大、难以满足实时跟踪的特点,提出2种先均值移动后粒子滤波的融合算法,分别为粒子数目保持恒定的融合算法和粒子数目自适应的融合算法.实验结果证明,与已有算法相比,2种算法在实时性提高的同时,跟踪准确性和抗干扰能力没有明显下降.%This paper proposes two fusion algorithms based on poor robustness of Mean-shift algorithm and large computation of particle filtering algorithm. Both of the new algorithms take Mean-shift first and particle filtering later. The number of particles is constant and the number of particles is adaptive. Experimental results show that compared with existing algorithms, the real-time of new algorithms is improved, while tracking accuracy and anti-interference ability without significant decline.
【总页数】3页(P150-152)
【作者】王华冰;杨盈昀;张拉;王子微
【作者单位】中国传媒大学信息工程学院,北京100024;中国传媒大学信息工程学院,北京100024;中国传媒大学信息工程学院,北京100024;中国传媒大学信息工程学院,北京100024
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于多特征融合的均值迁移粒子滤波跟踪算法 [J], 李远征;卢朝阳;高全学;李静
2.基于均值移动重要性采样的粒子滤波人脸跟踪算法 [J], 高建坡;杨浩;安国成;吴镇扬
3.融合结构信息的粒子滤波均值偏移跟踪算法 [J], 张笑微;周建雄;师改梅;路锦正;骆云志;吕卫强
4.基于多特征融合与均值偏移的粒子滤波跟踪算法 [J], 于金霞;乔楠
5.基于均值偏移与粒子滤波融合的目标跟踪算法研究 [J], 胡坚强;舒志兵
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