%0 Journal Article
%T 基于混合粒子PHD滤波的多目标视频跟踪
%A 林庆
%A 徐小刚
%A 詹永照
%A 廖定安
%A 杨亚萍
%J 模式识别与人工智能
%P 885-890
%D 2013
%X 针对可变数目多目标视频跟踪，粒子滤波不能持续维持目标的多模态分布问题，本文提出一种混合粒子概率假设密度(PHD)滤波的多目标视频跟踪算法.该算法首先用K-means算法对粒子进行空间分布聚类，给各粒子群附加身份标签，使各粒子群分别对应混合粒子滤波的各分量，采用相互独立的各分量粒子滤波跟踪各目标，这样提高了目标状态估计的准确性，也能有效维持各目标的多模态分布.实验结果表明，该算法能有效处理新目标出现、合并、分离等多目标跟踪问题.
%K 混合粒子滤波器
%K 概率假设密度
%K 多目标跟踪
%K 多模态分布
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9542.shtml