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基于混沌粒子滤波的视频目标跟踪
  • 期刊名称:光电工程,37(7):16-23,35,2010
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]电子科技大学光电信息学院,成都610054, [2]中国船舶重工集团公司第716研究所,江苏连云港222006, [3]中国科学院光电技术研究所,成都610209
  • 相关基金:国家自然科学基金(40874066 40839905); 总装预研基金(9140A01060108DZ02); 高等学校博士点学科专项基金(20070614016); 中国科学院国防创新基金(CXJJ-259); 航空科学基金项目资助(20060112116)
  • 相关项目:非线性/非高斯AVO反演理论及储层流体识别方法研究
中文摘要:

针对复杂场景中目标受光照、自身形变、遮挡等影响,本文以混沌粒子滤波为框架,建立多特征似然模型,进行目标遮挡处理,提出了一种鲁棒性好且抗遮挡性强的混沌粒子滤波跟踪算法。本算法中利用混沌优化搜索优化粒子,很好的克服了退化现象,减少了计算量,在多特征似然模型建立中,对特征选择做了改进,使算法鲁棒性更好,并在算法中添加了遮挡处理。理论数据及实际场景的仿真结果表明,本文提出的算法鲁棒性好且具有较强的抗遮挡能力。

英文摘要:

Referring to influence of illumination,shape transformation and occlusion on the tracking of the moving target in complex background,a anti-occluding and robust tracking algorithm is proposed based on chaos particle filter frame,in which the multi-cue likelihood model and occlusion dealing algorithm are constructed.In this algorithm,through chaos optimization search,the particles are optimized,the degeneracy problem is efficiently overcome and the computation is reduced.In the multi-cue likelihood model,some feature of choice is improved,which makes the algorithm robust.At the same time,the occlusion dealing makes the algorithm anti-occluding.Experimental simulation results based on the theoretical data and the actual scenes show that this algorithm is anti-occluding and robust.

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