本文選題：視覺跟蹤 + 最小均方二乘誤差　； 參考：《光學(xué)精密工程》2017年09期

【摘要】：針對基于傳統(tǒng)融合機(jī)制的聯(lián)合跟蹤器在復(fù)雜環(huán)境下魯棒性不足的缺陷,提出一種在交互式多模型粒子濾波框架下傳遞概率矩陣可在線更新的自適應(yīng)融合跟蹤器。首先,在貝葉斯理論框架下,基于最小二乘誤差估計(jì)法得到傳遞概率矩陣迭代更新方程;然后,利用數(shù)值積分法獲得迭代更新方程的數(shù)值解;最后,結(jié)合重采樣技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同子跟蹤器之間先驗(yàn)狀態(tài)分布的自適應(yīng)交互,以確保傳遞權(quán)值較大粒子對應(yīng)的目標(biāo)狀態(tài)。在復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行了的跟蹤實(shí)驗(yàn),結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的自適應(yīng)交互式融合機(jī)制增加了對粒子先驗(yàn)狀態(tài)的校正功能,有效避免了因誤差積累導(dǎo)致的"跟蹤漂移"問題,使聯(lián)合跟蹤器的魯棒性明顯優(yōu)于單一跟蹤器或基于其它融合機(jī)制的聯(lián)合跟蹤器。
[Abstract]:An adaptive fusion tracker based on traditional fusion mechanism is proposed, which can update the transfer probability matrix online in the framework of interactive multi-model particle filter. Firstly, under the framework of Bayesian theory, the transfer probability matrix iterative updating equation is obtained based on the least square error estimation method. Then, numerical integration method is used to obtain the numerical solution of the iterative update equation. The resampling technique is used to realize the adaptive interaction of the prior state distribution between different sub-trackers to ensure the target state corresponding to the larger particle weight. The tracking experiments in complex environment show that the adaptive interactive fusion mechanism proposed in this paper increases the correction function of the priori state of particles, and effectively avoids the problem of "tracking drift" caused by the accumulation of errors. The robustness of the federated tracker is obviously superior to that of the single tracker or the federated tracker based on other fusion mechanisms.
【作者單位】： 阜陽師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;安徽大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：安徽省高校優(yōu)秀青年骨干人才支持計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.gxfx2017072) 阜陽師范學(xué)院青年人才基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(No.rcxm201706) 安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.1708085MF155)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2088828