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[1]杨 元 挺.基于粒子滤波的灰度目标跟踪算法[J].厦门大学学报(自然科学版),2012,51(1):33.
 YANG Yuan ting.A Gray Object Tracking Algorithm Based on Particle Filter[J].Journal of Xiamen University(Natural Science),2012,51(1):33.
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基于粒子滤波的灰度目标跟踪算法(PDF)
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《厦门大学学报(自然科学版)》[ISSN:0438-0479/CN:35-1070/N]

卷:
51卷
期数:
2012年第1期
页码:
33
栏目:
研究论文
出版日期:
2012-01-15

文章信息/Info

Title:
A Gray Object Tracking Algorithm Based on Particle Filter
作者:
杨 元 挺12
1.福州大学物理与信息工程学院,福建 福州 350108;2.福建信息职业技术学院电子工程系,福建 福州 350003
Author(s):
YANG Yuanting12
1.College of Physics and Informaition Engineering,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China; 2.Department of Electronic Engineering,Fujian Polytechnic of Information Technology,Fuzhou 350003,China
关键词:
粒子滤波灰度信息椭圆模板状态模型
Keywords:
particle filtergray informationellipses templatestate model
分类号:
TN 914
文献标志码:
-
摘要:
粒子滤波主要利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上.提出了一种基于粒子滤波的灰度图像目标跟踪方法, 粒子滤波适合各种形式状态空间模型.算法目标特征采用了灰度直方图、灰度梯度直方图对灰度图像序列进行跟踪.粒子滤波跟踪算法有状态转移和状态观测两大重要模型.利用高权值的粒子替代低权值粒子这样的粒子重采样来保证粒子集的健壮性,得到目标最终位置.利用Matlab进行仿真证明了本文算法的有效性和稳健性.
Abstract:
With the development of science and technology,tracking Technology is widely used in the daily life.This paper proposed a target tracking method of gray level image based on particle filter which is fit for all kinds of form state space model.The algorithm present in this article makes use of the gray information and the gradient characteristics of the target to track the object in gray level images.A state transfer and observe model of the system is constructed in this method. In order to guarantee the robustness of the particle set,particles of high weights are used to instead of the low ones to sample the particles and finally obtain the location of the target. The effectiveness and robustness of this algorithm is simulated by Matlab.

参考文献/References:

[1]胡昭华.基于粒子滤波的视频目标跟踪技术研究[D].南京:南京理工大学,2008. [2]孟勃,韩广良,裴炳南,等.基于自适应粒子滤波的目标跟踪算法[J].光子学报,2008,37(增刊):252255. [3]于勇,郭雷.基于粒子滤波的红外运动目标跟踪[J].计算机应用,2008,28(6):15431545. [4]张成.基于图像序列的运动目标识别与跟踪方法研究[D].天津:天津理工大学,2008. [5]陈伟杰,王睿.复杂场景下灰度图像的运动目标跟踪[J].计算机与现代化,2007(10):110113. [6]王守觉,孙华,莫华毅.彩色图像特征空间变换的新算法及其应用[J].电子学报,2007,35(2):193196. [7]姚建敏.粒子滤波跟踪方法研究[D].长春:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,2004.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:20110215基金项目:福建省教育厅项目(JK2009001)Email:fjfzyyt@sina.com
更新日期/Last Update: 2012-01-15