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基于概率密度估计改进粒子滤波的行人跟踪算法研究
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上传时间: 2021-01-30
详细说明：利用粒子滤波实现行人跟踪是视频智能监控的主要方法之一，但粒子滤波的粒子退化问题尚未得到一个比较理想的解决方法。本文利用重采样后的粒子集，构造经验分布函数，用支持向量机估计状态的后验概率密度模型，再依据该模型采样，在保证粒子有效性的同时增加了粒子的多样性，从而克服粒子退化现象，并基于加权颜色直方图模型进行了行人跟踪仿真实验。实验结果表明，该方法能有效克服粒子退化现象，跟踪精度相对于标准粒子滤波算法得到了提高，且该方法无需对后验分布作高斯假设，为解决粒子滤波算法中的粒子退化问题提供了一种方法。
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