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基于高斯模型和卡尔曼预测的检测与跟踪
引用本文:胡学刚,刘忠振. 基于高斯模型和卡尔曼预测的检测与跟踪[J]. 计算机工程与设计, 2013, 34(1): 247-251
作者姓名:胡学刚  刘忠振
作者单位:1. 重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065;重庆邮电大学系统理论及其应用研究中心,重庆400065
2. 重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆,400065
基金项目:国家自然科学基金项目(11071266);重庆市教委科研基金项目(KJ100505)
摘    要:为同时保证运动目标检测与跟踪的稳定性与准确性,提出一种基于高斯模型和卡尔曼预测的检测与跟踪方法.在检测中,先采用分块拼接方式初始化背景,再利用动态权值完成高斯背景模型自适应更新,使得目标检测能够持续有效.在跟踪中,Kalman滤波器利用目标检测结果完成预测跟踪,并且对观测噪声矩阵进行自适应更新,使得跟踪的稳定性得到加强.实验结果表明,该算法能够良好地保证其有效性.

关 键 词:目标检测  目标跟踪  高斯模型  背景差分  二次帧差  Kalman预测

Detection and tracking based on Gaussian model and Kalman prediction
HU Xue-gang , LIU Zhong-zhen. Detection and tracking based on Gaussian model and Kalman prediction[J]. Computer Engineering and Design, 2013, 34(1): 247-251
Authors:HU Xue-gang    LIU Zhong-zhen
Affiliation:1(1.College of Computer Science and Technology,Chongqing University Posts and Telecommunications, Chongqing 400065,China;2.Research Center of System Theory and Application,Chongqing University Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)
Abstract:
Keywords:
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