| 基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪 |
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| 引用本文： | 张琳.基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪[J].科学技术与工程,2010,10(16). |
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| 作者姓名： | 张琳 |
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| 作者单位： | 兰州理工大学计算机与通信学院,兰州,730050 |
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| 摘 要： | 粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法.利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化.实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法.
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| 关 键 词： | 粒子滤波 智能优化 粒子群算法 样本贫化 目标跟踪 |
| 收稿时间： | 3/10/2010 1:06:15 PM |
| 修稿时间： | 3/17/2010 9:05:47 AM |
Combining Particle Filter with Local Optimization for Target Tracking |
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| zhanglin.Combining Particle Filter with Local Optimization for Target Tracking[J].Science Technology and Engineering,2010,10(16). |
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| Authors: | zhanglin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Particle Swarm Optimization Intelligent Optimization Particle Filtering Sample depletion Target tracking |
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