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MSMC跟踪算法在目标跟踪中的应用
被引量：
6
1
作者
孟勃
朱明
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期122-127,共6页
针对序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,MC)算法存在的计算量大的缺点,提出了一种新的Mean Shift MonteCarlo(MSMC)目标跟踪算法。在传统的MC算法中采取Mean Shift这种梯度最优下降法来寻找局部最大样本值,以目标的颜色特征建立目标...
针对序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,MC)算法存在的计算量大的缺点,提出了一种新的Mean Shift MonteCarlo(MSMC)目标跟踪算法。在传统的MC算法中采取Mean Shift这种梯度最优下降法来寻找局部最大样本值,以目标的颜色特征建立目标状态空间模型,并用Bhattacharyya系数作为评价函数给出样本的权值。算法以少于300个样本(实验用200个样本)来保持对目标运动状态预测的多样性,有效地克服了MC算法收敛速度较慢的弱点,将算法的计算时间从76 ms/frame降低到了35 ms/frame(跟踪窗口为28 pixel×26 pixel)。实验结果表明,提出的算法能够在发生遮挡的情况下实现较稳定的目标跟踪,使算法应用于实际工程成为可能。
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关键词
目标跟踪
序贯蒙特卡罗算法
Mean
SHIFT
MC
局部最优
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职称材料
题名
MSMC跟踪算法在目标跟踪中的应用
被引量：
6
1
作者
孟勃
朱明
机构
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期122-127,共6页
基金
中国科学院二期创新基金资助项目(No.C05T022)
文摘
针对序贯蒙特卡罗(Sequential Monte Carlo,MC)算法存在的计算量大的缺点,提出了一种新的Mean Shift MonteCarlo(MSMC)目标跟踪算法。在传统的MC算法中采取Mean Shift这种梯度最优下降法来寻找局部最大样本值,以目标的颜色特征建立目标状态空间模型,并用Bhattacharyya系数作为评价函数给出样本的权值。算法以少于300个样本(实验用200个样本)来保持对目标运动状态预测的多样性,有效地克服了MC算法收敛速度较慢的弱点,将算法的计算时间从76 ms/frame降低到了35 ms/frame(跟踪窗口为28 pixel×26 pixel)。实验结果表明,提出的算法能够在发生遮挡的情况下实现较稳定的目标跟踪,使算法应用于实际工程成为可能。
关键词
目标跟踪
序贯蒙特卡罗算法
Mean
SHIFT
MC
局部最优
Keywords
visual tracking
sequential Monte Carlo （MC） algorithm
Mean Shift Monte Carlo（MSMC） ： local maximum
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MSMC跟踪算法在目标跟踪中的应用
孟勃
朱明
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
6
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参考文献
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