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基于粒子滤波的多镜头跟踪算法设计

张健明

  多镜头跟踪能够通过更多的信息有效克服物体间的遮挡,并获得更加准确和稳定的跟踪效果。多镜头跟踪的难点在于对多个镜头间相关联信息的提取。本文提出了一种基于粒子滤波的多镜头跟踪方法,能够利用一组标定过的固定镜头网络,对物体进行跟踪。 粒子滤波是利用蒙特卡洛方法对贝叶斯迭代估计的一个实现,它被广泛应用于推断和跟踪等实际问题。粒子滤波中的似然函数被认为是由观察模型决定的。 本文的工作分为三个方面:一,本文在R van der Merwe等人提出的一个的数值实验的基础上,加入似然函数这一变量,并分析了它的影响,实验表明,脱离观察模型的约束而对似然函数进行优化,可以有效地提高粒子滤波的性能。二,本算法采用了基于知识的背景算法,改善了高斯模型和密码簿模型等背景算法由于物体运动缓慢或者静止而产生的拖影、鬼影的问题。三,本算法采用了贝叶斯模型来构造似然函数,克服了不同镜头数目观察的似然度,难以被统一有效地度量的问题。 实验证明,本文所提出的多镜头跟踪算法具有很强的实时性和稳定性,能够对室内场景中1到3人进行准确的跟踪,并有效处理严重遮挡的情形。基于本算法的智能录课系统已投入使用。……   
[关键词]:多镜头跟踪;粒子滤波;贝叶斯模型
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:清华大学2011年