Niche PSO Particle Filter with Particles Fusion for Target Tracking
Niche PSO Particle Filter with Particles Fusion for Target Tracking
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用于目标跟踪的带有粒子融合的 Niche PSO 粒子滤波器
DOI：
10.4028/www.scientific.net/amm.239-240.1368
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发表时间：
2012-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Tuanfa Qin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haitao Yao;陈海强;Tuanfa Qin
提出了一种改进的粒子滤波算法来跟踪视频中随机移动的目标。在粒子过滤框架中，集成了通过限制竞争选择实现的小生境技术改进的粒子群优化。它可以将粒子移动到目标的高似然区域，形成多群体分布，从而增强粒子的搜索能力，进而提高对动态目标状态变化的适应能力。将小生境粒子群优化的粒子与粒子滤波器的粒子融合起来，进行新的粒子权重计算，最终实现视频序列中目标跟踪的新粒子滤波器。
An improved particle filter algorithm is proposed to track a randomly moving target in video. In particle filter framework, a particle swarm optimization improved by niche technique which implemented by restricted competition selection is integrated. It can move particles into high likelihood area of target and form multi-population distribution, so that the searching capability of particles is enhanced and then the adaptation to the change of dynamic target state is improved. The particles of niching particle swarm optimization and the particles of particle filter are integrated for new particle weight calculation and finally realize a new particle filter for target tracking in video sequence.
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DOI：
10.1016/j.imavis.2010.08.013
发表时间：
2011-02
期刊：
Image Vis. Comput.
影响因子：
--
作者：
Peter Dunne;B. Matuszewski
通讯作者：
Peter Dunne;B. Matuszewski
影响因子：
4.5
作者：
Chopin, N
通讯作者：
Chopin, N
影响因子：
8.7
作者：
Kao, Yi-Tung;Zahara, Erwie
通讯作者：
Zahara, Erwie
DOI：
10.1109/20.767361
发表时间：
1999-05
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Cheol-Gyun Lee;Dong-Hyeok Cho;Hyun-Kyo Jung
通讯作者：
Cheol-Gyun Lee;Dong-Hyeok Cho;Hyun-Kyo Jung
影响因子：
3.7
作者：
Pitt, MK;Shephard, N
通讯作者：
Shephard, N