%0 Journal Article
%T Algorithm based on information fusion and particle filter<br>一种基于信息融合的粒子滤波跟踪算法
%A ZHOU Yuan-pu
%A YANG Hua
%A LOU He-li
%A WU Xiao-di
%A FENG Yun-song
%A <br>周元璞
%A 杨华
%A 娄和利
%A 吴晓迪
%A 冯云松
%J 计算机应用研究
%D 2012
%I 
%X 针对粒子滤波在复杂背景下容易造成跟踪目标丢失的问题，提出一种基于多特征信息融合的粒子滤波算法。该方法同时利用灰度和梯度信息描述目标，有效提高了复杂场景下对目标描述的可靠性；在此基础上，推导出多信息融合的观测似然函数，将两种信息融合在一起，使得融合算法能根据当前跟踪形势自适应调整各信息的加权，实现了信息间的优势互补。实验结果表明，该算法鲁棒性较高，明显提高了跟踪精度。
%K 粒子滤波
%K 特征描述
%K 信息融合
%K 目标跟踪
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=F886A295C1E57CC5BFE9EA1EDE9BC51F&yid=99E9153A83D4CB11&vid=771469D9D58C34FF&iid=94C357A881DFC066&sid=646B4A3AE1FCDA00&eid=BF631CA8030AF011&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=8