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文檔簡介
1、視頻序列的運動目標(biāo)跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的核心問題,基于濾波的運動目標(biāo)跟蹤算法因其獨特的優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用于視頻監(jiān)控、機器人視覺導(dǎo)航以及軍事制導(dǎo)等諸多領(lǐng)域。盡管人們對視覺跟蹤進行了廣泛和深入的研究,并提出了許多有效的解決方法,但在復(fù)雜場景下的視覺跟蹤仍有許多問題有待探討和研究。 2、r> (1)分析了現(xiàn)有的跟蹤算法,重點闡述了重要性采樣法和粒子濾波算法,討論了算法實現(xiàn)的框架和算法的優(yōu)缺點。
本文在重點分析粒子濾波算法和卡爾曼濾波算法的基礎(chǔ)上,探討了算法融合和無跡卡爾曼濾波算法中尺度因子自適應(yīng)的有效性。論文的主要工作和貢獻體現(xiàn)在以下四個方面:
(2)為了解決粒子濾波算法計算量大,算法運行時間長的問題,提出了一種結(jié)合粒子濾波算法和mean shift算法的融合算法,用mean shift算法對目標(biāo)進行初步跟蹤,利用閥值對跟蹤結(jié)果進行比較,當(dāng)跟蹤結(jié)果不理想時,執(zhí)行粒子濾波算法進行跟蹤,獲得跟蹤結(jié)果。
(3)重點闡述了UKF(Unscented Kal
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