基于貝葉斯估計(jì)的視覺跟蹤算法研究.pdf

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5、和粒子濾波的方法用于跟蹤一，同樣也給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果，最后提出了種適宜于光電跟蹤測(cè)量系統(tǒng)的無跡粒子濾波（ＵｎｓｃｅｎｔｅｄＰａｒｔｉｃｌｅ巧Ｉｔｅｒ，ＵＰＦ），即ＭＳＵＰＦ（ＵＰＦｆｏｒＭｉｘｔｕｒｅＳｙｓｔｅｍ）算法。由于很多光電跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)方程是線性的，觀測(cè)方程是非線性的，為了降低ＵＰＦ算法的計(jì)算量，本文對(duì)ＵＰＦ算法進(jìn)行簡(jiǎn)化，提出了ＭＳＵＰＦ算法。在此算法中，０一〇無跡變換中的采樣被簡(jiǎn)化為個(gè)分解組合過程，采樣、狀態(tài)向量、測(cè)量向量及協(xié)方差矩陣的非線性傳輸過程都

6、被簡(jiǎn)化。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：該方法比ＵＰＦ具有更好的計(jì)算精度、而且在很大程度上降低了計(jì)算復(fù)雜度／關(guān)鍵詞：視覺跟蹤：貝葉斯估汁；無跡粒子濾波；ａ采樣ＩＡｂｓｔｒａｃｔＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｔｒａｃｋｉ狂ｔｅｃｈｎｏｌｏｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｉｓｃｏｎｃｅｒｎｅｄｗｉｄｅｌｉｎｒｅｃｅｎｔｇｇｙｐｙｅａｒｅｎｎ－ｔｙｓ．Ｉｔｈａｓｂｅｅｎｕｓｅｄｉｎｉ打化化ｇｔｓｕｒｖｅｉｌｌａｃｅａｎｄｈｕｍａｎｃｏｍｐｕｔｅｒｉｎｅｒ

7、ａｃｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓａｅｒｍａｄｅｄｅｉｌｅｄｓｒｃｈｏｎ也ｅｔｒａｃｋｉｎａｌｔｈｍｂａｄｏ打Ｂａｅｓｉａｎｅｓｔｉｍａｔｉ．ｐｐａｔａＫｅａｇｏｒｉｓｅｏｎｇｙＦｉｒｓｔｌａｆｅｗｃｏｍｍｏｎｔａｒｅｔｔｒａｃｋｉｎａｌｏｒｉｔｈｍｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｂｒｉｅｆｌ．Ｓｅｃｏｎｄｌ，ｙ，ｇｇｇｙｙ＊化０ｔｒａｃｋｉｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒｉｓ１的ｅａｒｃｈｅｄｏｎａｎｄ化ｅｅｘｐ

8、ｅｒｉｍｅｎｔａｌｇｒｅｓｕ化ｉｓｓｈｏｗｅｄ．Ｔｈ謝，出ｅｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＧｒｉｄ巧ＩｔｅｒａｎｄＰａｒｔｉｃｌｅ巧Ｉｔｅｒａｒｅｃｕｅｄｏａｍ釣＊ｔｄｉｓｓｓｓｒｅ化ｅｅｘｅｒｉＩｔｉｅｓｕｌｔｓ．ＡｌａｓｔｔｈｅＭＳＵＰＦａｌｏｒｉｔｈｍｕｓｅｄｉ打ｔｈｅ＾，ｐｇｐｈｏｔｏｅｌｅｃｔｒｉｃｍｅａｓｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｎｉｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ