【摘 要】
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针对复杂背景条件下图像序列中跟踪运动目标的问题,提出一种改进的粒子滤波图像跟踪算法,该算法利用遗传算法的研究成果,采用选择、交叉、变异等步骤实现对粒子的重采样,解决
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院ATR国家重点实验室
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针对复杂背景条件下图像序列中跟踪运动目标的问题,提出一种改进的粒子滤波图像跟踪算法,该算法利用遗传算法的研究成果,采用选择、交叉、变异等步骤实现对粒子的重采样,解决了粒子滤波器所面临的粒子退化和匮乏问题。由于该算法利用了遗传算法的全局寻优特性,因此该算法具有较强的稳健性。同时,粒子滤波可实现非线性非高斯状态空间模型的最优估计,将该粒子滤波用于目标跟踪,具有较好的过遮挡能力。实验结果表明,该算法状态估计性能好,能够很好地实现复杂图像序列中的目标跟踪。
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