Embedding ensemble tracking in a stochastic framework for robust object tracking

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    摘要 我们建议嵌入整体在一个随机的框架追踪在部分吸藏,照明变化,和突然的运动下面完成柔韧的追踪的性能的一个算法。它操作整体方法产生的可能性图象,并且联合在更好的建议分布被首先经由一个运动模型宣传粒子,然后运用吝啬的移动向他们的本地山峰搬到可能性图象设计的地方,以一个原则性的方法过滤的吝啬的移动和粒子。在粒子过滤器的一个观察模型在一个区域,和一个适应运动模型以内合并全球、本地的信息被采用描绘目标状态的进化。算法需要更少粒子与一般粒子过滤器相比管理追踪的任务,并且重获目标快速在吸藏以后发生。二个图象序列的实验表明建议算法的有效性和坚韧性。
    机构地区 不详
    出版日期 2009年10月20日(中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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