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和声搜索优化粒子滤波的视频目标跟踪方案

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 4次 | 上传用户：luzhengnan801106

【摘要】

：

针对基于粒子滤波(particle filter,PF)的目标跟踪算法易产生样本贫化的问题,提出一种利用和声搜索算法(harmony search,HS)优化重采样粒子滤波的视频目标跟踪方案。采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对背景建模,在目标视频帧中执行粒子滤波,通过直方图匹配法为每个粒子分配权重;利用和声搜索算法生成新的粒子,通过放弃一部分粒子来提高样本的

【作者】

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李和香邓辉舫

【机构】

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广州工程技术职业学院信息工程系,华南理工大学计算机科学与工程学院

【出处】

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计算机工程与设计

【发表日期】

：

2017年07期

【关键词】

：

目标跟踪和声搜索算法重采样粒子滤波样本随机性高斯混合模型 object tracking harmony search algorithm resamp

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目（61170193）

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针对基于粒子滤波(particle filter,PF)的目标跟踪算法易产生样本贫化的问题,提出一种利用和声搜索算法(harmony search,HS)优化重采样粒子滤波的视频目标跟踪方案。采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)对背景建模,在目标视频帧中执行粒子滤波,通过直方图匹配法为每个粒子分配权重;利用和声搜索算法生成新的粒子,通过放弃一部分粒子来提高样本的随机性;对粒子进行重要性重采样,根据粒子权重估计目标状态。在BoBoT和DTU数据集上的实验结果表明,所

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