计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
28期
195-197,222
,共4页
粒子滤波%人工免疫%粒子退化%目标跟踪%有效样本
粒子濾波%人工免疫%粒子退化%目標跟蹤%有效樣本
입자려파%인공면역%입자퇴화%목표근종%유효양본
针对传统的粒子滤波跟踪算法存在粒子退化的问题,提出了一种结合人工免疫的粒子滤波跟踪算法.该方法利用免疫学原理,将目标模板特征作为抗原,每个粒子对应区域的特征作为抗体,匹配问题转化为抗原和抗体的亲和力问题,通过克隆的方式保留亲和力大的抗体,采用变异的手段去除亲和力小的抗体,从而使结果快速收敛于全局最优解.抗体的多样性有效解决了传统粒子滤波的退化问题.将该方法应用到目标跟踪技术中,仿真结果表明,粒子集的有效样本得到了明显的提高.
針對傳統的粒子濾波跟蹤算法存在粒子退化的問題,提齣瞭一種結閤人工免疫的粒子濾波跟蹤算法.該方法利用免疫學原理,將目標模闆特徵作為抗原,每箇粒子對應區域的特徵作為抗體,匹配問題轉化為抗原和抗體的親和力問題,通過剋隆的方式保留親和力大的抗體,採用變異的手段去除親和力小的抗體,從而使結果快速收斂于全跼最優解.抗體的多樣性有效解決瞭傳統粒子濾波的退化問題.將該方法應用到目標跟蹤技術中,倣真結果錶明,粒子集的有效樣本得到瞭明顯的提高.
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