粒子滤波和卡尔曼滤波组合的瞳孔跟踪方法

摘要：

由于瞳孔目标运动的非线性非高斯性,但是粒子滤波(Kalman Filter)瞳孔跟踪算法能够很好地解决非线性非高斯问题,卡尔曼滤波(Particle Filter)算法是对瞳孔目标状态的最优估计.将粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法组合可以获得更为精确的瞳孔跟踪结果.粒子滤波的结果作为卡尔曼滤波的观测值,并且根据粒子滤波的跟踪结果确定卡尔曼滤波的转换矩阵,最终达到理想的瞳孔目标跟踪性能.

关键词：粒子滤波、卡尔曼滤波、瞳孔跟踪

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：739-742