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非高斯噪声背景下计算机视觉目标跟踪方法
被引量:
2
1
作者
王秉
王子衡
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第6期774-777,共4页
针对杂波背景下计算机视觉目标跟踪问题,提出一种非高斯噪声背景下计算机视觉目标跟踪方法.在视频目标运动模型和观测模型的基础上引入了柯西混合噪声模型,对非高斯噪声运动目标的状态进行建模;然后,在传统高斯噪声粒子滤波的框架内给...
针对杂波背景下计算机视觉目标跟踪问题,提出一种非高斯噪声背景下计算机视觉目标跟踪方法.在视频目标运动模型和观测模型的基础上引入了柯西混合噪声模型,对非高斯噪声运动目标的状态进行建模;然后,在传统高斯噪声粒子滤波的框架内给出文中方法的具体实现步骤.针对大面积遮挡和夜晚光照改变的极端情况下对路上行驶的车辆进行实时跟踪实验,结果表明:文中方法明显提升极端杂波环境下的目标运动过程的建模精度,有效提升目标跟踪精度.
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关键词
计算机视觉
非高斯噪声
粒子滤波
杂波环境
跟踪精度
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职称材料
题名
非高斯噪声背景下计算机视觉目标跟踪方法
被引量:
2
1
作者
王秉
王子衡
机构
河南交通职业技术学院航运海事
系
达姆施塔特工业大学电子信息工程系
出处
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016年第6期774-777,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(201411326136)
河南省科技厅资助项目(2013132300410337)
河南省教育厅资助项目(JYB2015037)
文摘
针对杂波背景下计算机视觉目标跟踪问题,提出一种非高斯噪声背景下计算机视觉目标跟踪方法.在视频目标运动模型和观测模型的基础上引入了柯西混合噪声模型,对非高斯噪声运动目标的状态进行建模;然后,在传统高斯噪声粒子滤波的框架内给出文中方法的具体实现步骤.针对大面积遮挡和夜晚光照改变的极端情况下对路上行驶的车辆进行实时跟踪实验,结果表明:文中方法明显提升极端杂波环境下的目标运动过程的建模精度,有效提升目标跟踪精度.
关键词
计算机视觉
非高斯噪声
粒子滤波
杂波环境
跟踪精度
Keywords
computer vision
non-Gaussian noise
particle filter
clutter environment
tracking accuracy
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非高斯噪声背景下计算机视觉目标跟踪方法
王秉
王子衡
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2016
2
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