计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2012年
3期
40-43
,共4页
视频监控%行人目标跟踪%粒子滤波%Meanshift优化
視頻鑑控%行人目標跟蹤%粒子濾波%Meanshift優化
시빈감공%행인목표근종%입자려파%Meanshift우화
针对粒子滤波跟踪算法计算代价大以及Meanshift跟踪算法容易陷入局部极值等问题,提出一种嵌入均值优化的粒子滤波跟踪算法.该算法根据粒子滤波的运动模型估计目标区域位置,利用Bhattacharyya距离度量粒子区域和目标模型的相似性,并根据相似性来更新粒子权值,使用Meanshift优化算法改善粒子的估计位置,使得这些粒子的候选区域能更加接近目标模板,极大提高了粒子的使用效率.实验结果表明,该算法能够有效进行人的跟踪,处理人的短暂遮挡问题,性能优于粒子滤波算法,有较好的实用性.
針對粒子濾波跟蹤算法計算代價大以及Meanshift跟蹤算法容易陷入跼部極值等問題,提齣一種嵌入均值優化的粒子濾波跟蹤算法.該算法根據粒子濾波的運動模型估計目標區域位置,利用Bhattacharyya距離度量粒子區域和目標模型的相似性,併根據相似性來更新粒子權值,使用Meanshift優化算法改善粒子的估計位置,使得這些粒子的候選區域能更加接近目標模闆,極大提高瞭粒子的使用效率.實驗結果錶明,該算法能夠有效進行人的跟蹤,處理人的短暫遮擋問題,性能優于粒子濾波算法,有較好的實用性.
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