期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
SUN Qiao ZHANG Sheng-xiu CAO Li-jia LI Xiao-feng LIU Yi-nan(Rocket Force University of Engineering, Xi'an 710025, China No. 96174 Unit of PLA, Huangshan 245400, China)
机构地区:[1]火箭军工程大学 [2]中国人民解放军96174部队
基 金:国家自然科学基金(61203189);陕西省自然科学基金(2015JQ6226)
年 份:2017
卷 号:24
期 号:2
起止页码:1-5
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对视觉跟踪中的表观模型更新问题,在粒子滤波视觉跟踪的框架下,提出了一种基于粒子信息判据更新的自适应模型更新策略,通过挖掘粒子间的相关信息,判断跟踪状态和表观模型变化,进而构建模型更新的模糊规则表。采用著名的视觉跟踪评价数据集与经典粒子滤波视觉跟踪的模型更新方法相比较,实验结果证明了所提算法的有效性。
关 键 词:视觉跟踪 粒子滤波 表观模型 自适应模型更新
分 类 号:TP391.4]
参考文献:
正在载入数据...
二级参考文献:
正在载入数据...
耦合文献:
正在载入数据...
引证文献:
正在载入数据...
二级引证文献:
正在载入数据...
同被引文献:
正在载入数据...