Adaptive Particle Filter for Data Fusion of Multiple Cameras
Adaptive Particle Filter for Data Fusion of Multiple Cameras
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用于多相机数据融合的自适应粒子滤波器
DOI：
10.1007/s11265-007-0090-5
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
A. Kassim
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Ya;Jian;A. Kassim
遮挡是视觉跟踪的一个难题，我们使用多个宽基线相机来处理遮挡。我们提出了一种数据融合的方法，使用多个摄像机重叠的视野视觉跟踪。首先，我们提出了一个空间和时间递归贝叶斯滤波器融合多个摄像机的信息。提出了一种自适应粒子滤波器，实现了空间和时间递归贝叶斯滤波。我们的算法是能够恢复目标的位置，即使在完全闭塞的相机。
Occlusion is a difficult problem for visual tracking and we use multiple wide baseline cameras to deal with occlusion. We propose a data fusion approach for visual tracking using multiple cameras with overlapping fields of view. First, we present a spatial and temporal recursive Bayesian filter to fuse information from multiple cameras. An adaptive particle filter is formulated to realize the spatial and temporal recursive Bayesian filter. Our algorithm is able to recover the target’s position even under complete occlusion in a camera.