基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法

doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2014.10.022

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	基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法
	李晓旭 ; 戴彬 ; 曹洁
刊名	上海交通大学学报
	2014-10-28
期号	2014年10期页码:1473-1478
关键词	目标跟踪比例最小偏度单形采样 UPF算法 IKF算法多特征融合不确定性度量
ISSN号	ISSN：1006-2467
DOI	10.16183/j.cnki.jsjtu.2014.10.022
英文摘要	针对单特征目标跟踪算法的鲁棒性较差以及不能充分利用最新的量测信息等问题,提出了一种基于多特征融合的改进UPF(Unscented Particle Filter)跟踪算法.基于比例最小偏度单形采样策略的UKF(Unscented Kalman Filter)算法和IKF(Iterated Kalman Filter)算法对粒子滤波算法进行改进,并在改进的算法框架下,采用不确定性度量方法融合目标的颜色和纹理特征,对目标进行跟踪.仿真实验表明,改进算法提高了跟踪精度,对复杂背景下的目标进行跟踪有较好的效果,并能有效跟踪被遮挡的目标.
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/8139]
专题	兰州理工大学计算机与通信学院
作者单位	1.兰州理工大学计算机与通信学院 2.甘肃省制造业信息化工程研究中心
推荐引用方式 GB/T 7714	李晓旭,戴彬,曹洁. 基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法[J]. 上海交通大学学报,2014(2014年10期):1473-1478.
APA	李晓旭,戴彬,&曹洁.(2014).基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法.上海交通大学学报(2014年10期),1473-1478.
MLA	李晓旭,et al."基于多特征融合的改进UPF目标跟踪算法".上海交通大学学报 .2014年10期(2014):1473-1478.