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基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪方法

王欣 赵连义 薛龙

吉林大学学报(理学版)2012,Vol.50Issue(6):1156-1162,7.
吉林大学学报(理学版)2012,Vol.50Issue(6):1156-1162,7.

基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪方法

Particle Filter Algorithm Based on Principal Component Analysis

王欣 1赵连义 2薛龙1

作者信息

  • 1. 吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012
  • 2. 吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012
  • 折叠

摘要

Abstract

A new principal component analysis particle filter algorithm proposed in this paper combines principal component analysis method with the traditional particle filter method. The proposed method avoids undue resampling and improves the accuracy of object tracking. Experimental results demonstrate that this algorithm can acquire better precision in single object tracking and multiple-obstacle object tracking, and this algorithm could track human face accurately in complex backgrounds. Compared with present particle filter algorithm, this algorithm performs better in robustness and accuracy and avoids particle degeneration and particle impoverishment.

关键词

目标跟踪/粒子滤波算法/主成分分析法/重采样

Key words

object tracking/ particle filter algorithm/ principal component analysis/ resampling

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王欣,赵连义,薛龙..基于主成分分析的粒子滤波器目标跟踪方法[J].吉林大学学报(理学版),2012,50(6):1156-1162,7.

基金项目

国家自然科学基金(批准号:60905022)和吉林省科技发展计划项目(批准号:201105016). (批准号:60905022)

吉林大学学报(理学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1671-5489

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