| 视频动态场景下运动物体的自适应跟踪算法 |
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| 引用本文： | 程乐凯,翟素兰,涂铮铮,罗斌.视频动态场景下运动物体的自适应跟踪算法[J].计算机工程,2011,37(19):22-25. |
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| 作者姓名： | 程乐凯 翟素兰 涂铮铮 罗斌 |
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| 作者单位： | 1. 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039;安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230039
2. 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039;安徽大学数学科学学院,合肥230039 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60772122); 安徽省教育厅自然科学研究基金资助重点项目(KJ2008A033,KJ2007A072); 安徽省高等学校省级优秀青年人才基金资助项目(2009SQRZ221) |
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| 摘 要： | 根据积分思想和粒子滤波理论，提出一种运动物体自适应跟踪算法。建立多特征的跟踪观测模型，采用积分策略对多个特征模型进行自适合融合和更新，通过观测似然度更新粒子滤波所需粒子数量及其分布，并在动态场景下对运动物体进行跟踪。实验结果表明，该算法相对于传统的跟踪算法在跟踪精度和实时性方面有所提高，具有较好的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 跟踪 特征模型 自适应模型融合 观测似然度 粒子滤波 |
| 收稿时间： | 2011-03-18 |
Adaptive Tracking Algorithm for Motive Objects Under Video Dynamic Scenes |
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| CHENG Le-kai,ZHAI Su-lan,TU Zheng-zheng,LUO Bin.Adaptive Tracking Algorithm for Motive Objects Under Video Dynamic Scenes[J].Computer Engineering,2011,37(19):22-25. |
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| Authors: | CHENG Le-kai ZHAI Su-lan TU Zheng-zheng LUO Bin |
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| Affiliation: | CHENG Le-kaia,b,ZHAI Su-lana,c,TU Zheng-zhenga,LUO Bina,b(a.Key Laboratory of Intelligent Computing & Signal Processing,Ministry of Education,b.School of Computer Science & Technology,c.School of Mathematical Sciences,Anhui University,Hefei 230039,China) |
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| Abstract: | An adaptive tracking algorithm based on integral fusion thoughts and particle filter theory is proposed for video objects in motion.More features measurement models are used and the introduction of integral strategy fuses and updates them adaptively.Based on observation likelihood,the algorithm updates the number of particles and proposal density,and applies particle filtering for tracking under dynamic scenes.Experiments results demonstrate that the proposed algorithm improves the tracking precision and re... |
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| Keywords: | tracking characteristic model adaptive model fusion observation likelihood particle filtering |
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