信息与控制
信息與控製
신식여공제
INFORMATION AND CONTROL
2008年
6期
653-659
,共7页
谭立球%夏利民%张良春%谷士文
譚立毬%夏利民%張良春%穀士文
담립구%하이민%장량춘%곡사문
粒子滤波器%遗传算法%自适应特征选择%跟踪%boosting算法
粒子濾波器%遺傳算法%自適應特徵選擇%跟蹤%boosting算法
입자려파기%유전산법%자괄응특정선택%근종%boosting산법
提出一种基于遗传粒子滤波器的运动目标跟踪算法,它将Boosting算法和遗传算法引入粒子滤波器,构建了遗传粒子滤波器.该方法首先利用背景信息和目标信息建立特征分类器,将分类器的输出结果作为粒子滤波系统观测的征要信息,进行粒子权值的计算;并在跟踪过程中小断更新特征分类器,从而自适应地更新粒子的权值.为了提高算法的实时性,将遗传算法引入到粒子滤波器,在保证粒子滤波器精度的前提下,减少粒子数目,从而降低算法的运算时间.实验结果表明,所提算法可以根据背景信息的不同自适应地选择特征,在遮挡、形变及背景干扰等情况下,依然可以很好地对目标进行稳定的实时跟踪.
提齣一種基于遺傳粒子濾波器的運動目標跟蹤算法,它將Boosting算法和遺傳算法引入粒子濾波器,構建瞭遺傳粒子濾波器.該方法首先利用揹景信息和目標信息建立特徵分類器,將分類器的輸齣結果作為粒子濾波繫統觀測的徵要信息,進行粒子權值的計算;併在跟蹤過程中小斷更新特徵分類器,從而自適應地更新粒子的權值.為瞭提高算法的實時性,將遺傳算法引入到粒子濾波器,在保證粒子濾波器精度的前提下,減少粒子數目,從而降低算法的運算時間.實驗結果錶明,所提算法可以根據揹景信息的不同自適應地選擇特徵,在遮擋、形變及揹景榦擾等情況下,依然可以很好地對目標進行穩定的實時跟蹤.
제출일충기우유전입자려파기적운동목표근종산법,타장Boosting산법화유전산법인입입자려파기,구건료유전입자려파기.해방법수선이용배경신식화목표신식건립특정분류기,장분류기적수출결과작위입자려파계통관측적정요신식,진행입자권치적계산;병재근종과정중소단경신특정분류기,종이자괄응지경신입자적권치.위료제고산법적실시성,장유전산법인입도입자려파기,재보증입자려파기정도적전제하,감소입자수목,종이강저산법적운산시간.실험결과표명,소제산법가이근거배경신식적불동자괄응지선택특정,재차당、형변급배경간우등정황하,의연가이흔호지대목표진행은정적실시근종.
