本文選題：粒子濾波 + 跟蹤器概率��； 參考：《光電子·激光》2017年06期

【摘要】：針對傳統(tǒng)交互式多模粒子濾波(IMMPF)跟蹤器概率計算方法在復雜環(huán)境下魯棒性不足的缺陷,提出一種新型的基于聯(lián)合似然函數(shù)模型的子跟蹤器概率計算方法。首先,計算基于跟蹤結(jié)果與當前外觀模型的巴氏距離作為瞬時似然函數(shù),度量目標外觀的劇烈變化;其次,利用l2范數(shù)規(guī)則化最小二乘算法構(gòu)建目標的重構(gòu)外觀模型,將其與跟蹤結(jié)果的誤差指數(shù)函數(shù)作為平穩(wěn)似然函數(shù),度量目標的緩慢變化;然后,基于加權(quán)求和策略得到跟蹤器基于多種特征的聯(lián)合似然函數(shù);最后,將建立的聯(lián)合似然函數(shù)結(jié)合上一幀的先驗狀態(tài)交互概率完成子跟蹤器概率的更新。對復雜環(huán)境下跟蹤器性能的在線評估對比結(jié)果驗證了聯(lián)合似然函數(shù)模型能有效評估跟蹤器因不同干擾因素導致的性能變化,將其應(yīng)用于子跟蹤器概率的計算能獲得比主流算法更好的魯棒性。
[Abstract]:Aiming at the shortcoming of the traditional interactive multi-mode particle filter (IMMPF) tracker probability calculation method which is not robust in complex environment, a new sub-tracker probability calculation method based on the joint likelihood function model is proposed. Firstly, the pasteurian distance based on the tracking result and the current appearance model is calculated as the instantaneous likelihood function to measure the drastic changes of the target appearance. Secondly, the reconstruction appearance model of the target is constructed by using the L2-norm regularized least squares algorithm. The error exponent function of tracking result is regarded as stationary likelihood function to measure the slow change of target. Then, the joint likelihood function based on multiple features is obtained based on weighted summation strategy. The proposed joint likelihood function is combined with the prior state interaction probability of the previous frame to complete the update of the sub-tracker probability. The online performance evaluation of tracker in complex environment shows that the joint likelihood function model can effectively evaluate the performance changes caused by different interference factors. By applying it to the calculation of the probability of subtracker, the robustness of the algorithm is better than that of the mainstream algorithm.
【作者單位】： 電子工程學院紅外與低溫等離子體安徽省重點實驗室脈沖功率激光技術(shù)國家重點實驗室;電子工程學院訓練部教務(wù)處;
【基金】：國家自然科學基金(61405248,61503394) 安徽省自然科學基金(1408085QF131,1508085QF121) 安徽高校自然科學重大研究項目(KJ2015ZD14)資助項目
【分類號】：TN713;TP391.41

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本文編號：2069489