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基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪?

原文链接：万方

• 作者：

  顾鑫,李喆,王华,张尧,张凤,岑小锋

• 摘要：

  在光照和目标形变等外部条件变化的情况下,仅利用目标的单一特征难以鲁棒的跟踪目标。提出了一种基于粒子滤波后验概率分布的多特征融合跟踪算法,在粒子滤波跟踪框架下,用直方图模型表征目标的颜色和边缘特征,通过两种特征后验概率之间的“协作”与“学习”实现特征融合,各种场景的试验结果比较表明,新的融合跟踪算法比仅用单一特征跟踪、现有的多特征融合算法具有更好的稳定性和鲁棒性,特别是针对环境光照和目标背景变化较大的情况更具有优势。

• 关键词：

  目标跟踪 粒子滤波 特征融合 后验概率分布

• 作者单位：

  中国运载火箭技术研究院研究发展中心,北京,100076

• 基金项目：

  国家自然科学基金项目(61305049,61370039)

• 来源期刊：

  传感技术学报

• 年，卷(期)：

  2014012