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基于特征学习与特征记忆模板更新机制的粒子滤波跟踪

文献类型:期刊论文

作者李维维1; 张陈斌1; 陈宗海1; 王智灵2
刊名中国科学技术大学学报
出版日期2014
卷号44
关键词特征学习 特征记忆 模板库 粒子滤波 目标跟踪
ISSN号0253-2778
其他题名Particle filter tracking based on feature-learning and feature-memory template update mechanism
英文摘要目标运动的多样性以及背景环境的复杂性是影响目标跟踪鲁棒性的主要原因.受背景颜色、光照以及姿态尺度变化等因素的影响,目标模板更新精度不高、目标跟踪鲁棒性差.针对此类问题, 提出了一种基于特征学习与特征记忆的模板更新机制,通过构建目标模板库,保存丰富的运动目标信息,采用粒子滤波跟踪算法,将候选模板与模板库中的目标信息进行匹配,确定目标状态实现跟踪.实验结果表明,该算法以更丰富的目标信息进行跟踪,比传统目标模板更新策略的粒子滤波算法具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性.
语种中文
CSCD记录号CSCD:5126036
源URL[http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/96693]  
专题中国科学院合肥物质科学研究院
作者单位1.中国科学技术大学自动化系
2.中国科学技术大学自动化系
3.中国科学技术大学自动化系
4.中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
李维维,张陈斌,陈宗海,等. 基于特征学习与特征记忆模板更新机制的粒子滤波跟踪[J]. 中国科学技术大学学报,2014,44.
APA 李维维,张陈斌,陈宗海,&王智灵.(2014).基于特征学习与特征记忆模板更新机制的粒子滤波跟踪.中国科学技术大学学报,44.
MLA 李维维,et al."基于特征学习与特征记忆模板更新机制的粒子滤波跟踪".中国科学技术大学学报 44(2014).

入库方式: OAI收割

来源:合肥物质科学研究院

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