CAJ | 학술논문

本文模拟人眼生理结构,创建了一种新型视觉仿生跟踪系统,提出一种基于扩展Kalman滤波RBF神经网络主动跟踪方法.首先,利用背景差分方法从背景中将目标分离,采用HSV颜色空间模型得到消除阴影的目标图像,并获取目标的位置形状特征.其次,将扩展卡尔曼滤波器与多输出的径向基(RBF)函数相结合作为学习算法,应用于基于人眼视觉仿生的运动目标的实时跟踪,当神经网络的结构确定后,EKF可以同时确定中心节点向量和网络的权值矩阵,使跟踪变得简单和稳定.最后,实验结果表明,所采用的方法,通过运动目标跟踪的特征选择与识别实现基于人眼视觉仿生的主动视觉跟踪,该算法估算精度高、计算量小、易于实现,有一定实用性.
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