基于期望最大化算法和求容积卡尔曼平滑器的气动参数辨识算法

针对初值和噪声统计特性未知情形下的飞行器系统辨识的问题,提出了基于期望最大化(expectation maximization,EM)和求容积卡尔曼平滑器(cubature Kalman smoother,CKS)的辨识算法。该算法用期望最大化算法对初值和噪声的统计特性进行估计;用求容积卡尔曼平滑器估计状态向量和未知参数。在期望最大化算法的求期望步骤中,所求的期望值通过求容积规则获得,用较少的采样点保证了估计精度;在期望最大化算法的最大化步骤中,未知量的最优值以解析解形式给出,减小了计算量。仿真结果说明,该算法在飞行器气动参数辨识问题中,能给出较好的辨识结果。与其他方法的对比验证说明新算法具有辨识精度高、收敛速度快等优点。     

基于模型切换的自适应背景建模方法

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.     

用于目标跟踪的双阈值快速序贯相似性检测算法

为降低序贯相似性检测算法(SSDA)的计算量,提出了一种双阈值快速SSDA算法(DTSSDA)。DTSSDA增加了误差累积速度阈值,当误差累积速度超过速度阈值时可提前终止本次匹配计算,而速度阈值可利用帧间相关性信息自动地选取。另外算法中还引入了积分图的概念并采用了从粗到精的搜索策略。实验表明DTSSDA能在保证匹配精度基本不变的前提下使单帧计算量大幅减少,因此更适合于实时目标跟踪。     

一种对背景干扰及遮挡鲁棒的视频目标跟踪算法

为了在背景干扰、遮挡环境下可靠地跟踪目标,提出了一种特征融合式粒子滤波跟踪算法,改造了传统的边缘方向直方图模型,使其对平移更敏感,以利于提高跟踪精度;利用均值漂移模块检测干扰,依据两种特征对目标和干扰的区分能力调节它们在观测模型中的权重,以抑制干扰;设计混合相似度指标检测遮挡,实时调整系统模型以适应遮挡环境;通过在模型更新过程中引入相互监督机制,缓解模型漂移问题,实验结果表明,算法是有效的。     

基于多个颜色分布模型的Camshift跟踪算法

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.     

依赖模板匹配纠错的混合跟踪算法*

经典均值漂移跟踪器(MST)和模板匹配跟踪器(TMT)在性能的许多方面具有强互补性。为利用这种互补性提高跟踪的可靠性,提出了一种混合跟踪算法(HTA)。HTA维持了颜色直方图和亮度模板两种目标模型,并分别以TMT和MST为主、辅跟踪器。当目标被遮挡或周围出现相似颜色模式的干扰物而造成主跟踪器错跟时,算法自动切换到辅跟踪器进行纠错;干扰消失或目标被重新捕获时,可自动切换到主跟踪器。实验结果表明,HTA对复杂跟踪环境适应性强且计算量不大。     

Particle filter with importance density function generated by updated system equation

The current measurement was exploited in a more efficient way. Firstly, the system equation was updated by introducing a correction term, which depends on the current measurement and can be obtained by running a suboptimal filter. Then, a new importance density function(IDF) was defined by the updated system equation. Particles drawn from the new IDF are more likely to be in the significant region of state space and the estimation accuracy can be improved. By using different suboptimal filter, different particle filters(PFs) can be developed in this framework. Extensions of this idea were also proposed by iteratively updating the system equation using particle filter itself, resulting in the iterated particle filter. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed IDF.     

基于四元数双谱切片的彩色图像配准算法

针对几何及颜色空间上均存在相似变换的两彩色图像的配准问题,提出一种四元数域双谱切片表达式。该表达式是对复数双谱切片对应的时域形式进行四元数傅里叶变换得到的结果,具有平移不变性,可用于两彩色图像旋转和尺度缩放的求解。仿真结果表明,与复数双谱切片法相比,四元数双谱切片法的抗干扰性更好,误差基本只有前者的一半。     

一种新的基于Mean Shift的目标三自由度跟踪算法

标准Mean Shift跟踪算法仅能确定目标形心位置,而不能确定其旋转角,在跟踪细长形目标时鲁棒性不好。为此,该文提出了一种三自由度Mean Shift跟踪算法,新算法在计算目标特征分布直方图时,用像素的位置转角及其到目标形心的归一化距离加权,并将像素在局部坐标系下的特征转角作为新特征引入。这种新的目标表示模型能够方便地纳入Mean Shift优化框架,通过迭代求解,可同时精确确定目标的形心位置和方位指向。实验结果表明该算法精度高,计算量小。