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多模序列图像目标跟踪的特征融合粒子滤波实现
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TP391

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国家自然科学基金资助项目(61075025)


Object Tracking Based on Particle Filter with Feature Fusion in Multi-mode Image Sequences
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    摘要:

    针对图像制导中信息的模糊性和不确定性问题,将多源信息融合技术应用于红外/可见光双模复合成像制导。采用方差比测量的方法将特征选择问题转化为一个两类判别问题,并引入自适应特征选择机制;通过计算目标和背景间不同特征分布直方图对应的似然比,在高维特征空间中选择4个判别性较好的特征区分目标和背景,根据bahattacharyya距离建立跟踪所需的观测似然函数,在粒子滤波的框架下实现了算法对单模序列图像中目标的跟踪;引入跟踪性能品质度量因子和加权融合策略衡量多信源下对目标的跟踪性能,实现对双模序列图像中目标的稳健跟踪,解决了单一信源在特定因素下跟踪性能不理想的缺陷,提高了算法性能。仿真实验结果验证了算法的有效性。

    Abstract:

    To address the ambiguity of information and uncertainty in the image-guided application, a Multi-source information fusion technology is proposed for infrared/visible dual-mode compound imaging guidance. With augmented variance ratio of two classes, an on-line adaptive feature selection scheme is applied to selecting the distinguished attributions in the infrared and visible images. The results of object tracking are yielded in infrared/visible images respectively based on a particle filter algorithm; by introducing the quality metrics factor of tracking in single-mode image sequences, a weighted fusion strategy is employed to achieve the robust tracking in image sequences, the experimental simulation results has verified the effectiveness of the scheme.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

史德琴,李俊山,耿志,席涛,刘军霞,汪云飞.多模序列图像目标跟踪的特征融合粒子滤波实现[J].空军工程大学学报,2011,(5):61-66

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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