【摘 要】
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针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题,提出一种基于多特征信息融合的粒子滤波算法。该方法同时利用灰度和梯度信息描述目标,有效提高了复杂场景下对目标描述
【机 构】
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电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室,安徽省红外与低温等离子体重点实验室
【基金项目】
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安徽省红外与低温等离子体重点实验室主任基金支持项目(2010A001007D)
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针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题,提出一种基于多特征信息融合的粒子滤波算法。该方法同时利用灰度和梯度信息描述目标,有效提高了复杂场景下对目标描述的可靠性;在此基础上,推导出多信息融合的观测似然函数,将两种信息融合在一起,使得融合算法能根据当前跟踪形势自适应调整各信息的加权,实现了信息间的优势互补。实验结果表明,该算法鲁棒性较高,明显提高了跟踪精度。
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