嵌入粒子滤波中的AdaBoost跟踪器

为了在复杂背景、部分遮挡和光照变化等因素干扰的情况下鲁棒地跟踪视频序列中感兴趣的运动目标,提出了一种新的将分类器融合到跟踪器中的算法。该算法将级联的AdaBoost分类器中每个弱分类器、每层强分类器集成到粒子滤波的观测模型中。同时,结合Fisher线性判别函数在线地选择有鉴别能力的弱分类器用于更好地估计跟踪目标的状态。在不同场景和不同目标的跟踪实验中,提出的算法准确地跟踪到感兴趣的目标。实验结果表明:该算法可以有效地克服复杂背景、部分遮挡和光照变化等因素的干扰,同时可以跟踪目标的快速尺度变化和深度旋转。     

粒子数自适应的粒子滤波算法

针对粒子滤波算法时间复杂度高的问题,引入一种在滤波过程中粒子数可以根据过程噪声方差大小进行调整的自适应粒子滤波算法,即KLD-Sampling粒子滤波算法.该算法在保证一定滤波精度的前提下,可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,从而减小滤波时间,提高滤波效率.此外,分析了该算法中距离阈值和小区域阈值的选取与参与滤波粒子数的关系及其对算法性能的影响.仿真实验对分析结果进行了验证.     

改进的粒子滤波算法在目标跟踪中的应用

粒子滤波算法中通常采用先验转移概率代替重要性函数,由此重要性密度函数对后验函数的偏差将增大。将小波去噪应用到粒子滤波过程中,降低了偏差,提高了粒子算法的滤波精度,并将该算法应用到目标跟踪的过程中,通过仿真证实该方法能够提高粒子滤波精度。     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性。     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用

首先介绍粒子滤波的基本理论,然后构建粒子滤波视频目标跟踪系统的状态模型和观测模型,进而根据状态模型和观测模型提出一种基于粒子滤波的视频目标跟踪算法,并通过实际的视频目标跟踪系统对算法进行实验分析,说明粒子滤波算法在视频目标跟踪中的优越性.     

基于粒子滤波的目标跟踪算法

随着当前计算机性能的不断提高,粒子滤波算法日益受到人们的关注,因为其在非线性、非高斯系统和状态滤波等方面具有独到的优势,也被广泛应用到运动目标跟踪研究当中。     

嵌入尺度可变均值漂移算法的粒子滤波方法

将尺度可变均值漂移算法嵌入到粒子的扩散过程中,引导粒子扩散到后验概率密度函数的高密度区,提出一种嵌入尺度可变均值漂移算法的粒子滤波跟踪方法.利用对数极坐标图像的尺度不变性,在粒子扩散过程中同时进行位置、尺度空间漂移.实验表明,该方法不仅能顺利跟踪非连续尺度变化目标,而且需要更少的粒子数.     

粒子滤波融合跟踪方法

针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法.通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计.仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量.相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率.     

一种时间序列优化的粒子滤波算法

针对预测对象在动态过程中发生结构性变化的时间序列,难以建立一个实时解析变化趋势的模型.本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF).采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计.非线性预测系统仿真实验表明基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF)比单纯采用时间序列动态建模算法(TS)精度更高,提高了动态目标跟踪的准确性.     

基于CNN的粒子滤波目标跟踪算法研究

针对复杂场景下目标跟踪算法存在的跟踪目标丢失漂移等问题,提出一种粒子滤波框架下基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的目标跟踪算法.该算法采用CNN提取跟踪目标的高层语义特征,并引入离线训练方式,提高训练效率以及特征提取的泛化能力;利用粒子滤波算法框架,实现目标运动状态的有效估计;同时采用长时与短时两种更新策略,并引入困难样本挖掘的在线训练方式,以适应目标外观变化与背景干扰等复杂情况.仿真实验结果表明本文算法能有效适应遮挡、光照、剧烈运动等场景.与多个当前的跟踪算法在公开测试样本下进行了结果比较和分析,验证了本算法在解决跟踪目标丢失漂移等问题上的有效性.      

基于改进几何活动轮廓模型和Kalman滤波的目标跟踪方法

针对几何活动轮廓模型在跟踪时初始化的影响和收敛不准确的问题,将帧间差分和统计量假设后得到的目标外接矩形作为曲线初始值;引入一个强制项,提出一种改进的几何活动模型方法进行目标轮廓拟合,完成检测;结合目标物轮廓曲线和Kalman滤波器实现运动跟踪。试验结果表明:以车辆目标外接矩形作为初始化曲线,可简化初始化工作,加快车辆目标的轮廓曲线收敛速度;在收敛过程中引入了一个水平集函数的强制项,可使曲线准确演化到对象边缘的凹陷部分,增强曲线的收敛能力;在运动视频对象的准确轮廓基础上,可更准确地跟踪车辆目标。     

基于粒子滤波算法的物体轮廓提取

为了解决物体轮廓提取工作中,由于图像的复杂性和多义性无法依靠计算机来自动完成,而手工提取又存在速度慢、精度低、工作量大等缺点的问题,提出了一种基于粒子滤波算法的物体轮廓的提取算法,该方法可以整合各种先验信息到模型中去提高提取精度.实验证明该方法通过很少的人工交互就可以很好的提取复杂物体的轮廓.该方法为提取物体轮廓线提供了较好的解决对策.     

一种高精度自适应粒子滤波算法

针对非线性非高斯系统的状态估计问题,提出一种新的高精度自适应粒子滤波算法.该算法采用有限差分扩展卡尔曼滤波器产生优选的建议分布函数,融入最新量测信息,有效克服了粒子退化问题;考虑到预测误差对粒子采样效率的影响,引入系统估计和预测提供的新息差值,通过新息差值在线自适应调整采样粒子数,较好地保证了粒子采样的高效性.理论分析...     

粒子滤波在锂离子电池剩余寿命预测中的应用

为有效预测锂离子电池剩余寿命,引入了粒子滤波算法.对粒子滤波的基本概念和算法实现步骤进行介绍,在给出锂离子电池寿命统计数据的基础上,应用粒子滤波算法计算其剩余寿命,解决了锂离子电池剩余寿命预测的问题.对相同的锂离子电池统计数据,利用扩展卡尔曼滤波方法计算进行对比实验.分析结果表明:粒子滤波算法比扩展卡尔曼滤波算法可靠,能较好地预测出锂离子电池的剩余寿命,误差小于5％.     

一种基于粒子滤波的双模态语音提取方法

说话入的唇动信息有助于加强对语音的感知.根据说话人语音的双模态特性,将振动信息引入语音提取问题,提出了一种基于粒子滤波的贝叶斯融合架构的双模态语音提取方法.该方法融合说话人的语音和唇动信息,根据信息论中的最大互信息准则与盲源分离中的高阶统计量准则.将音视频互信息与语音峭度的乘积作为代价函数,利用粒子滤波估计混合矩阵.解决时变瞬时混合情况下的语音提取问题.仿真结果表明.该方法在低信噪比情况下仍然能够实现语音信号的有效提取.     

自适应高斯厄米特粒子 PHD 滤波多目标跟踪算法

针对高斯厄米特粒子概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)算法可能导致滤波计算复杂度较高、精度不强,性能较差的问题,提出一种自适应高斯厄米特粒子PHD的改进算法,该算法通过在高斯变换的过程中引入阈值,以该闽值为界剔除权值较小的积分点,对大于阈值的积分点进行归一化处理,在保证滤波精度的基础之上,减小权值较小点在计算上带来的冗余;另外在高斯厄米特滤波的过程中引入了自适应因子,适当调整高斯厄米特滤波过程中的增益,自适应调节滤波的均值与方差,以提高滤波过程的精度.仿真结果表明:改进后的算法相比于高斯厄米特粒子PHD算法在精度上有明显提高,同时简化了计算复杂度,达到预期的目的.     

双光斑交叉目标跟踪方法研究

为了解决交叉目标跟踪中相关系数矩阵的多峰性引起的目标模糊对应问题，提高状态估计的精度，提出了一种通过估计双光斑交叉目标形状参数来辨别目标，进而完成目标状态估计的方法─ＯＤＡＭＣＦ（ＯｐｔｉｍａｌＤａｔａＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＭｅｒｇｅｄ－ｍｅａｓｕｒｅｒｎｅｎｔＣｏｕｐｌｅｄＦｉｌｔｅｒ）算法。实验表明，对于像喷气式发动机或导弹尾焰产生的红外高斯图像，形状参数估计的结果是精确的，能较有效地解决目标的模糊对应问题，提高了目标状态估计的精度；     

基于特征融合的改进粒子滤波目标跟踪算法

针对复杂背景下单一的颜色特征不能准确跟踪目标的问题,提出了一种改进的目标跟踪算法。该算法利用跟踪目标的颜色特征和运动边缘特征来表示目标。在粒子滤波的框架下融合特征信息从而进行目标跟踪,能够有效地避免单一颜色特征在跟踪过程中受到相似背景、遮挡等问题的干扰。通过与基于单一颜色特征跟踪实验误差数据的分析,实验结果表明该算法在复杂背景以及目标遮挡等情况下能达到较好的目标跟踪效果,实现目标的准确跟踪。