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时间:2020-03-06
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4、产'■'■巧;'■'共嗦■■?-解?-?.-人^■:/Cy■^:.k■,IV/V;1之/if%{i—''—'-'.勝也t.:;.乃祭户V.^蟲户,rWr變逆换中文摘要中文摘要基于计算机视觉的跟踪技术,近年来被广泛关注,并被应用于智能监控W及人机交互等相关领域。本文重点研究了基于贝叶斯估计的视觉跟踪算法。一些算法本文首先简要地介绍了目标跟踪算法中经常被用到的,然后讨论了基于卡尔曼滤波的跟踪算法,并给出了相应的实验结果,接着将格子滤波
5、和粒子滤波的方法用于跟踪一,同样也给出了实验结果,最后提出了种适宜于光电跟踪测量系统的无迹粒子滤波(UnscentedParticle巧Iter,UPF),即MSUPF(UPFforMixtureSystem)算法。由于很多光电跟踪系统的状态方程是线性的,观测方程是非线性的,为了降低UPF算法的计算量,本文对UPF算法进行简化,提出了MSUPF算法。在此算法中,0一〇无迹变换中的采样被简化为个分解组合过程,采样、状态向量、测量向量及协方差矩阵的非线性传输过程都
6、被简化。仿真实验结果显示:该方法比UPF具有更好的计算精度、而且在很大程度上降低了计算复杂度/关键词:视觉跟踪:贝叶斯估汁;无迹粒子滤波;a采样IAbstractAbstractThetracki狂technolobasedoncomutervisionisconcernedwidelinrecentggypyearenn-tys.Ithasbeenusedini打化化gtsurveillaceandhumancomputeriner
7、action.Thisaermadedeiledsrchon也etrackinalthmbado打Baesianestimati.ppataKeagoriseongyFirstlafewcommontarettrackinalorithmsareintroducedbriefl.Secondl,y,gggyy*化0trackinalgorithmbasedonKalmanfilteris1的earchedonand化eexp
8、erimentalgresu化isshowed.Th谢,出etrackingalgorithmbasedonGrid巧IterandParticle巧Iterarecuedoam钓*tdissssre化eexeriItiesults.AlasttheMSUPFalorithmusedi打the^,pgphotoelectricmeasuringsysteniisdesigned
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