一種粒子濾波跟蹤算法研究
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針對經(jīng)過多次迭代之后粒子濾波因粒子匱乏，對于光照、遮擋與旋轉等問題會出現(xiàn)跟蹤精度下降，甚至失敗等問題，提出了一種似然分布自適應調整ALD方法，根據(jù)噪聲因子的大小來自適應調整似然分布狀態(tài)，增加先驗和似然的重疊區(qū)域，有效提高濾波的穩(wěn)定性，減少重采樣次數(shù)；在跟蹤精度不高或失敗時，用局部三值模式LTP來判定所要跟蹤區(qū)域，根據(jù)有效粒子所占用的面積采用動態(tài)的粒子閾值來減少重采樣次數(shù)，采用模板更新來繼續(xù)跟蹤。實驗結果表明，該算法的采樣次數(shù)更少，在遮擋、旋轉等條件下能有效地跟蹤目標。
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