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题名元认知粒子滤波目标跟踪算法
被引量：2
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作者
陈真
王钊
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机构
中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2015年第3期387-392,共6页
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基金
山东省优秀中青年科学家科研奖励基金(BS2011DX040)
中央高校基本科研业务费专项资金(11CX04045A)
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文摘
经典粒子滤波算法进行复杂背景下的目标跟踪时,不能及时将突变的背景信息更新到目标模板中,容易造成跟踪不稳定,尤其是当突变背景与目标模板相似时,容易造成目标丢失。为了解决此类问题,提出了具有元认知能力的粒子滤波(MCPF)目标跟踪算法。首先,MCPF对初始化目标模板进行认知,建立目标认知模板和背景认知模板作为MCPF的元认知知识成分,然后,MCPF监控多次迭代后采样粒子的观测信息,刺激产生MCPF元认知体验成分,从而有效地调节MCPF算法的决策机制。实验结果表明,该算法跟踪实时性高、稳定、可靠,当背景发生突变时,能够及时监控到突变,并快速调节决策机制,实现稳定的目标跟踪。
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关键词
目标跟踪
粒子滤波
元认知
元认知模型
元认知粒子滤波
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Keywords
object tracking
particle filter
metacognition
metacognitive model
metacognitive particle filter（MCPF）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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