中国图象图形学报A
中國圖象圖形學報A
중국도상도형학보A
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2009年
5期
920-924
,共5页
体育视频%交互多模算法%去偏转换测量卡尔曼滤波%运动目标跟踪
體育視頻%交互多模算法%去偏轉換測量卡爾曼濾波%運動目標跟蹤
체육시빈%교호다모산법%거편전환측량잡이만려파%운동목표근종
在视频处理领域的运动目标跟踪问题中,卡尔曼滤波器(KF)与扩展卡尔曼滤波器(EKF)已经得到了广泛的应用,但在复杂背景或是目标高机动运动的情况下跟踪效果并不理想.提出一种基于交互多模型算法(IMM),并采用去偏转换测量卡尔曼滤波器(CMKF-D)对运动目标进行跟踪的算法.该算法有效地解决了单一模型无法与运动特性相匹配的问题,并克服了KF、EKF对非线性模型线性化所引入的误差.以足球视频为例进行仿真实验,结果表明该算法有效地提高了视频序列中运动目标跟踪的准确率.
在視頻處理領域的運動目標跟蹤問題中,卡爾曼濾波器(KF)與擴展卡爾曼濾波器(EKF)已經得到瞭廣汎的應用,但在複雜揹景或是目標高機動運動的情況下跟蹤效果併不理想.提齣一種基于交互多模型算法(IMM),併採用去偏轉換測量卡爾曼濾波器(CMKF-D)對運動目標進行跟蹤的算法.該算法有效地解決瞭單一模型無法與運動特性相匹配的問題,併剋服瞭KF、EKF對非線性模型線性化所引入的誤差.以足毬視頻為例進行倣真實驗,結果錶明該算法有效地提高瞭視頻序列中運動目標跟蹤的準確率.
재시빈처리영역적운동목표근종문제중,잡이만려파기(KF)여확전잡이만려파기(EKF)이경득도료엄범적응용,단재복잡배경혹시목표고궤동운동적정황하근종효과병불이상.제출일충기우교호다모형산법(IMM),병채용거편전환측량잡이만려파기(CMKF-D)대운동목표진행근종적산법.해산법유효지해결료단일모형무법여운동특성상필배적문제,병극복료KF、EKF대비선성모형선성화소인입적오차.이족구시빈위례진행방진실험,결과표명해산법유효지제고료시빈서렬중운동목표근종적준학솔.
