周旭
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：杭州电子科技大学自动化学院智能控制与机器人研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于贝叶斯决策的多方法融合跟踪算法被引量：1
- 2016年
- 针对单一的跟踪算法难以适应复杂多变的环境,提出一种融合多种跟踪算法的方法。考虑到压缩跟踪算法的鲁棒性优势,和HOG行人检测的轮廓检测特点,利用算法之间的互补性,根据贝叶斯决策理论,提出了多算法融合的跟踪方法。融合过程中按照分类的思想,将图像中像素点按照其是否包含在跟踪框内分为两类。通过分析跟踪目标的移动范围,预测目标的下一位置,求出目标出现的先验概率分布。针对目标与环境的具体情况,调整每种算法的融合权值,得到融合后的各个像素点的类条件概率密度,最后根据贝叶斯决策估算各像素点的所属类别,确定跟踪框范围。实验结果表明,与单一算法相比,融合后的跟踪算法有更好的适应性和鲁棒性。
- 周旭马玉良
- 关键词：行人跟踪压缩感知行人检测贝叶斯决策多方法融合
