基于贝叶斯决策的多方法融合跟踪算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于贝叶斯决策的多方法融合跟踪算法

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【英文篇名】	Multi-fusion tracking algorithm based on Bayesian decision
【下载频次】	★★★★★
【作者】	周旭; 马玉良;
【英文作者】	ZHOU Xu; MA Yu-liang; Institute of Intelligent Control and Robotics; Hangzhou Dianzi University;
【作者单位】	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所;
【文献出处】	电脑知识与技术 , Computer Knowledge and Technology, 编辑部邮箱 2016年 21期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	行人跟踪; 压缩感知; 行人检测; 贝叶斯决策; 多方法融合;
【英文关键词】	pedestrian tracking; compressed sensing; pedestrian detection; Bayesian decision theory; multi method fusion;
【摘要】	针对单一的跟踪算法难以适应复杂多变的环境,提出一种融合多种跟踪算法的方法。考虑到压缩跟踪算法的鲁棒性优势,和HOG行人检测的轮廓检测特点,利用算法之间的互补性,根据贝叶斯决策理论,提出了多算法融合的跟踪方法。融合过程中按照分类的思想,将图像中像素点按照其是否包含在跟踪框内分为两类。通过分析跟踪目标的移动范围,预测目标的下一位置,求出目标出现的先验概率分布。针对目标与环境的具体情况,调整每种算法的融合权值,得到融合后的各个像素点的类条件概率密度,最后根据贝叶斯决策估算各像素点的所属类别,确定跟踪框范围。实验结果表明,与单一算法相比,融合后的跟踪算法有更好的适应性和鲁棒性。
【英文摘要】	A method of integration of various tracking algorithm is proposed, for single tracking algorithm is difficult to adapt to the complex environment. Considering the robustness of compressed tracking algorithm and the characteristics of HOG contour detection, using the complementarities of the two algorithms, the multi-method fusion tracking algorithm is proposed based on Bayesian decision theory. The pixels in the image are divided into two categories according to whether it is included in the track frame. Th...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(61372023)
【更新日期】	2016-09-18
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1 概述目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向,在各个领域都有着广泛的应用前景[1~2]。过去的几十年里,人们研究出了许多的跟踪算法[3~8]。但每一种跟踪方法都有其自身的适应性和局限性,而环境具有多样性和多变性,这就使得单一的跟踪算法很难适用于各种环境,融合多种算法

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