基于人类视觉智能和粒子滤波的鲁棒目标跟踪算法
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1. 中国科学技术大学自动化系
2. 中国科学技术大学

作者简介:

陈宗海

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中图分类号:

基金项目:

多目标BCC算法研究及其在配电网多故障抢修中的应用;博士点基金


Human visual intelligence and particle filter based robust object tracking
algorithm
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    摘要:

    与计算机视觉目标跟踪算法遇到的各种困难和瓶颈不同的是, 鲁棒视觉目标跟踪仅仅是人类视觉系统的一
    项基本功能. 为此, 基于自顶向下的视觉注意机制, 构建了一种相应的计算模型, 提出一种利用检测视觉注意力焦点
    区域的方法来模拟人类视觉系统的全局搜索过程, 并用粒子滤波跟踪来模拟人类视觉系统的局部跟踪过程的目标跟
    踪算法. 多组对比实验结果表明了所提出的算法在视觉目标跟踪中的优越性.

    Abstract:

    Computer visual object tracking algorithms suffer from many difficulties and bottlenecks. However, robust visual
    object tracking is just a basic capability of human visual system(HVS). Therefore, a computational model simulating topdown
    visual attention mechanism is constructed, and an object tracking algorithm is proposed by detecting focus area of
    visual attention to imitate the global searching process of HVS and applying particle filter tracking to emulate the local
    tracking process of HVS. Comparative experimental results show the outperformance of the proposed algorithms in visual
    object tracking.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

朱明清, 王智灵, 陈宗海.基于人类视觉智能和粒子滤波的鲁棒目标跟踪算法[J].控制与决策,2012,27(11):1720-1724

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  • 收稿日期:2011-04-25
  • 最后修改日期:2011-12-13
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  • 在线发布日期: 2012-11-20
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