一种新的证据融合方法及在目标跟踪中的应用

摘要 为了有效融合高度冲突的证据，本文在余弦相似度和K-L距离基础上提出一种证据自适应融合方法.首先联合余弦距离和经典冲突系数定义了一种新的证据冲突衡量标准；然后利用K-L距离获得待组合证据的权重，提出一种基于序贯式的证据组合方法.而后考虑到Dempster组合规则可以有效融合低冲突证据，为使新的组合方法和Dempster组合规则发挥各自的优势，提出了一种组合规则自适应切换的融合方法.最后基于AMI语料库对本文融合方法的有效性进行了验证.实验结果表明：相比传统的证据理论融合方法，本文方法具有较好的准确性和稳定性，可满足视频跟踪的应用需求