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1.
一类非线性滤波器--UKF综述   总被引:96,自引:3,他引:93  
潘泉  杨峰  叶亮  梁彦  程咏梅 《控制与决策》2005,20(5):481-489,494
回顾了UKF算法的发展,从一般意义讨论了UT变换算法和采样策略的选择依据,并给出了UKF算法描述.从条件函数和代价函数入手,在给出多种采样策略的基础上对UKF采样策略进行了分析和比较.最后对UKF算法未来可能的研究方向进行了探讨.  相似文献
2.
基于Gabor函数的小波域指纹图像增强算法   总被引:14,自引:0,他引:14       下载免费PDF全文
温苗利  梁彦  潘泉  张洪才 《计算机应用》2006,26(3):589-0591
针对指纹大规模采集库中存在的指纹图像局部区过干或过湿的问题,提出了一种基于Gabor函数的小波域指纹增强算法。该算法在小波域利用低频系数图估计指纹方向,从而抑制了指纹局部过干或过湿的影响,进而分别实现基于Gabor函数的小波域各子图增强,最终将各增强子图利用小波逆变换实现重构。通过对FVC2004的DB1指纹库中的部分低质量图像的增强结果比较,该算法对低质量指纹图像的增强效果明显,且处理速度明显快于现存的Gabor增强方法。  相似文献
3.
基于多特征自适应融合的核跟踪方法   总被引:11,自引:0,他引:11       下载免费PDF全文
提出了一种基于多特征自适应融合的核跟踪框架. 利用目标特征的子模型集合构造了目标的多特征描述, 通过线性加权方法将目标的多个特征集成在核跟踪方法中. 根据各个特征子模型与当前目标及背景的相似性, 提出了一种基于 Fisher 可分性度量的权值自适应更新机制; 同时为了克服模型更新过程中的漂移, 基于子模型的可分性提出了一种选择性更新策略, 实现了在变化场景下的鲁棒跟踪. 基于本文所提多特征跟踪框架, 利用目标的颜色特征与 LBP (Local binary pattern) 纹理特征具体实现了多特征自适应融合的核跟踪方法, 实验验证了本文方法的有效性.  相似文献
4.
基于模型切换的自适应背景建模方法   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
提出了一种基于模型切换的背景建模方法 (MSBM). 该方法以熵图像为纽带, 实现了不同精细程度的背景模型在空间上的自适应选取和在时间上的自适应切换. 对于亮度分布复杂度高的背景区域采用精细的模型以保证运动目标检测的精度, 反之采用简单的模型以降低计算量. 通过模型结构自适应结合参数自适应, 很好地兼顾了检测精度和计算代价. 基于高斯混合模型和时间平均模型的双模型切换式运动目标检测算法被用于实验研究, 结果表明这种算法的检测效果和单独采用高斯混合模型的检测效果相当, 而计算速度却比后者提高很多.  相似文献
5.
Mean Shift跟踪算法中尺度自适应策略的研究   总被引:10,自引:2,他引:8  
标准Mean Shift跟踪算法缺乏尺度自适应机制,一种常见的尺度自适应策略是在上一帧尺度及上一帧尺度基础上增/减10%3个尺度下执行3次标准Mean Shift算法来确定本帧的尺度。本文在一组典型场景下对这种方法进行了实验研究,发现它存在两个缺陷,即有时不能防止尺度在小于真实尺度处徘徊;对快速尺度变化适应性差。其中任何一个缺陷都可能引起大的尺度定位偏差,从而降低跟踪器的鲁棒性。在对上述缺陷深入分析的基础上,修正了最优带宽的判别条件,给出了自适应滤波器参数的设计方法,从而得到了一种改进的尺度自适应算法。多种场景下的实验结果表明了这种算法的有效性。  相似文献
6.
基于自适应混合高斯模型的时空背景建模   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
提出了一种基于自适应混合髙斯模型的时空背景建模方法, 有效地融合了像素在时空域上的分布信息, 改善了传统的混合髙斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点. 首先利用混合髙斯模型学习每个像素在时间域上的分布, 构造了基于像素的时间域背景模型, 在此基础上, 通过非参数密度估计方法统计每个像素邻域内表示背景的髙斯成分在空间上的分布, 构造了基于像素的空间域背景模型; 在决策层融合了基于时空背景模型的背景减除结果. 为了提高本文时空背景建模的效率, 提出了一种新的混合高斯模型髙斯成分个数的自适应选择策略, 并利用积分图实现了空间域背景模型的快速计算. 通过在不同的场景下与多个背景建模方法比较, 实验结果验证了本文算法的有效性.  相似文献
7.
基于多个颜色分布模型的Camshift跟踪算法   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
视角变化往往会引起目标外观特征的变化, 传统的基于单一颜色直方图模型的 Camshift 跟踪算法往往不能适应这种变化. 为此, 本文从提高模型描述能力入手, 提出利用目标外观的先验知识, 为目标建立多个颜色模型, 在此基础上设计目标函数, 通过对目标函数的优化, 实时地为每帧跟踪从多个模型的凸组合中选取最优模型. 另外, 在对 Camshift 算法深入研究的过程中, 发现了概率图平均亮度和图像块颜色分布之间的一种定量关系, 这种关系为进一步理解多模型算法的工作机理提供了帮助. 头部跟踪的实验结果表明, 与单一固定模型以及自适应单模型算法相比, 多模型 Camshift 算法对目标外观的快速变化适应性很强, 而且计算代价不大.  相似文献
8.
SVD用于人脸识别存在的问题及解决方法   总被引:9,自引:1,他引:8  
通过对人脸图像奇异值的分析,证实了图像奇异值是图像在特定基空间分解得到的,这个基空间是由图像本身决定的。进一步研究发现。导致基于奇异值向量人脸识别算法识别率低的根本原因是:不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致、奇异值向量与人脸图像之问并不存在一一对应关系、奇异值向量具有不可分割性。最后提出了类估计基空间识别算法。在ORL、ORL-NWPU1以及ORL—NWPU2数据库进行仿真,实验结果证实了分析和所提算法的正确性。  相似文献
9.
两级交互式多模型算法   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
梁彦  谭伟  潘泉  张洪才 《自动化学报》2001,27(5):651-656
在混合估计中,交互式多模型滤波器(IMM--Interacting Multiple Model)以其优越 的性能而受到广泛的研究.由于马尔可夫参数的限定,交互式多模型在模型数较多时会出现精 度下降,从而限制了它在高维参数空间建模的有效性.利用模型集的概念,首次提出了双马氏 过程的模型切换假设,从而构造出一种两级交互式多模型滤波器.通过辨识系统噪声的多个统 计参数比较了两级交互式多模型滤波器与常规交互式多模型滤波器.结果表明:对于大信噪比 信源(即小的量测噪声),两级交互式多模型滤波器与常规交互式多模型滤波器性能基本相当; 而对于小信噪比信源(即大的量测噪声),两级交互式多模型滤波器明显优于常规交互式多模型 滤波器.  相似文献
10.
自适应不完全重采样粒子滤波器   总被引:7,自引:4,他引:3       下载免费PDF全文
针对传统重采样算法易引起粒子贫化的问题,提出了自适应不完全重采样粒子滤波 (A particle filter based on adaptive part resampling, APRPF)算法. APRPF以分步的方式仅对部分粒子进行重采样,以递推的方式计算表征 粒子退化程度的度量函数(Measurement of particle degeneracy, MPD),直到满足给定条件.重采样后的粒子由新生粒子 和未参与重采样的粒子组成,前者的存在有助于缓解退化问题,后者可使粒子集保 持一定多样性.实验结果表明,与标准粒子滤波(Sampling importance resampling, SIR)、辅助变量粒子滤波(Auxiliary particle filter, APF)、正则化粒子滤波(Regularized particle filter, RPF) 三种滤波器相比, APRPF的估计精度高;由于平均重采样次数少,计算量也小.  相似文献
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