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文档简介
,基于粒子滤波的视频目标跟踪 算法研究,1,基于粒子滤波的视频目标追踪,粒子滤波的四个模块,基于粒子滤波的视频目标追踪,初始采样,基于粒子滤波的视频目标追踪,初始采样,基于粒子滤波的视频目标追踪,初始采样,基于粒子滤波的视频目标追踪,初始采样,基于粒子滤波的视频目标追踪,粒子权值更新,原则:越接近目标真实状态的粒子会被赋予越大的权值,反之,被赋予较小的权值。 相似性比较:将每一个粒子区域内的直方图与目标模板相比较,得出该区域与目标模板的相似性。 通过相似性对粒子的权值进行更新。,基于粒子滤波的视频目标追踪,重采样,重采样能有效地缓解粒子退化的问题,基于粒子滤波的视频目标追踪,状态确定,每一个粒子都有各自确定的权值W和状态X,所以用最优估计的方式来确定目标最后的位置。,粒子权值大小决定在后验概率中所占的比例。,基于粒子滤波的视频目标追踪,算法实现流程,基于粒子滤波的视频目标追踪,目标单部位跟踪,基于粒子滤波的视频目标追踪,目标多部位跟踪,基于粒子滤波的视频目标追踪,实验结果分析,不同粒子数目对实验结果的影响,X坐标,Y坐标,N=200 N=300 N=350,基于粒子滤波的视频目标追踪,所以实验中粒子数目取 N=300,实验结果分析,不同粒子数目对实验结果的影响,方差,基于粒子滤波的视频目标追踪,GUI界面主要分为五个模块,分别为:视频显示、视频设置、参数设置、操作区和结果显示,基于粒子滤波的视频目标追踪,视频显示模块,基于粒子滤波的视频目标追踪,视
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