联合Mean-shift与粒子滤波器的实时视频目标跟踪算法及实现

王丹玲

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联合Mean-shift与粒子滤波器的实时视频目标跟踪算法及实现

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粒子滤波器由于摆脱了高斯分布的约束条件,已经成为一种主流的、面向目标的非线性运动跟踪算法,广泛应用于视频压缩与检索、智能视频监控、智能人机交互等领域,其缺点是计算复杂度高、计算量庞大,无法满足实时应用的需求。针对粒子滤波器在计算量、实时性及粒子退化方面存在的问题,提出了将Mean-shift算法嵌入粒子滤波器,对重要性采样分布进行优化,以较少的采样粒子实现视频目标跟踪。仿真实验结果显示,联合Mean-shift的粒子滤波算法在目标跟踪过程中具有较好的实时性与鲁棒性。

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来源
《盐城工学院学报：自然科学版》 |2017年第1期|24-27|共4页
作者
王丹玲;
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作者单位

辽东学院艺术与设计学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.413;
关键词
视频跟踪; 粒子滤波器; Mean-shift; Markov; Chain; Monte; Carlo; 重采样;

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