Recursive Variational Bayesian Inference to Simultaneous Registration and Fusion
Recursive Variational Bayesian Inference to Simultaneous Registration and Fusion
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同时配准和融合的递归变分贝叶斯推理
DOI：
10.5772/64012
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发表时间：
2016-05
影响因子：
2.3
通讯作者：
Bin Zhang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hao Zhu;Jinsong Hu;Henry Leung;Bin Zhang
在本文中，我们提出了一种新的同时注册和融合跟踪方法。该方法基于递归变分贝叶斯（RVB）算法，该算法是变分贝叶斯（VB）方法的在线变体。在贝叶斯框架下，状态和参数的递归估计。仿真结果表明，该方法比传统方法具有更好的估计性能。
In this paper, we propose a novel simultaneous registration and fusion approach for tracking. This method is based on a recursive Variational Bayesian (RVB) algorithm, which is the online variant of the Variational Bayesian (VB) approach. Under the Bayesian framework, the states and parameters are recursively estimated. It is shown by simulation that the proposed RVB method has better estimation performance than the conventional approach.
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DOI：
10.1109/tsp.2002.801921
发表时间：
2002-09
期刊：
IEEE Trans. Signal Process.
影响因子：
--
作者：
S. Roberts;W. Penny
通讯作者：
S. Roberts;W. Penny
DOI：
10.1109/tsp.2009.2033329
发表时间：
2010
期刊：
IEEE Trans. Signal Process.
影响因子：
--
作者：
Ivan Dokmanic;Davor Petrinovic
通讯作者：
Ivan Dokmanic;Davor Petrinovic
DOI：
10.1109/tpami.2013.201
发表时间：
2015-02
影响因子：
23.6
作者：
Zenglin Xu;Feng Yan;Y. Qi
通讯作者：
Zenglin Xu;Feng Yan;Y. Qi
影响因子：
2.5
作者：
D. Lin;Teng Joon Lim
通讯作者：
D. Lin;Teng Joon Lim
影响因子：
5.4
作者：
D. Lin;Teng Joon Lim
通讯作者：
D. Lin;Teng Joon Lim