基于粒子滤波和Mean-shift的跟踪算法

摘要：

粒子滤波作为一种基于贝叶斯估计的算法,在处理非线性运动目标跟踪问题上具有特殊的优势.基于此,提出一种基于粒子滤波和Mean-shift的混合跟踪算法(KMSEPF).KMSEPF算法对一般的Mean-shift和料子滤波混合算法进行改进.结果证明,KMSEPF算法与混合算法MSEPF相比,在计算效率提高的同时,跟踪准确性和处理遮挡的能力没有下降.

关键词：粒子滤波、Mean-shift算法、目标跟踪

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目"动态场景下的图像超分辨率重建"60705012/F030404;武汉科技大学科学基金资助项目2008TD04

在线出版日期：2010-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：21-22,25