%0 Journal Article
%T 基于均值变换的ParticleFilter实时跟踪算法
%A 刘志明
%A 韦巍
%J 模式识别与人工智能
%P 825-830
%D 2006
%X 提出一种基于均值变换(MeanShift)的ParticleFilter图像跟踪算法.算法将目标的状态空间分解为位移子空间和形变子空间.使用均值变换算法跟踪位移子空间变化,获得目标的位置信息.在此基础上使用ParticleFilter跟踪形变子空间变化和补偿均值变换的跟踪误差,由于均值变换算法跟踪的信息使ParticleFilter跟踪的位移子空间大大缩小,减少ParticleFilter所需要的样本数,使ParticleFilter的实时性能提高,而ParticleFilter获得的形状信息补偿了均值变换算法对于形状跟踪的误差.该算法比标准的ParticleFilter算法具有更高的效率,并拥有均值变换算法所不具备的形状跟踪能力.实验结果证明算法的有效性和快速性.
%K 图像跟踪
%K 均值变换
%K 粒子滤波
%K 实时跟踪
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10728.shtml