[1]许奇,王华彬,周健,等.用于目标跟踪的智能群体优化滤波算法[J].智能系统学报,2019,14(4):697-707.[doi:10.11992/tis.201805049]
XU Qi,WANG Huabin,ZHOU Jian,et al.Swarm intelligence filtering for robust object tracking[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2019,14(4):697-707.[doi:10.11992/tis.201805049]
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《智能系统学报》[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
14
期数:
2019年第4期
页码:
697-707
栏目:
学术论文—人工智能基础
出版日期:
2019-07-02
- Title:
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Swarm intelligence filtering for robust object tracking
- 作者:
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许奇, 王华彬, 周健, 陶亮
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安徽大学 计算智能与信号处理教育部重点实验室, 安徽 合肥 230031
- Author(s):
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XU Qi, WANG Huabin, ZHOU Jian, TAO Liang
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Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of Ministry of Education, Anhui University, Hefei 230031, China
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- 关键词:
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目标跟踪; 视觉跟踪; 滤波算法; 贝叶斯滤波; 粒子滤波; 运动模型; 后验状态; 智能群体优化
- Keywords:
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object tracking; visual tracking; filtering algorithm; Bayesian filter; particle filter; motion model; posterior state; swarm intelligence optimization
- 分类号:
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TP391.41
- DOI:
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10.11992/tis.201805049
- 摘要:
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针对目标跟踪中的状态估计,提出一种智能群体优化滤波算法。算法在贝叶斯滤波的基础上,运用智能群体优化的3种运动模型估计目标的后验状态,其中内聚运动在保持了粒子多样性的情况下增加了样本的权值,分离运动和排列运动相协调能够更加准确地预测下一时刻目标的先验状态。实验结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能够更加准确地估计非线性系统中的后验状态,在复杂多变的场景环境中,表现出更高的跟踪准确性。
- Abstract:
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To estimate the state of target in object tracking, a novel algorithm named swarm intelligence filter (SIF) is proposed in this paper. Based on the Bayesian filter, the algorithm could estimate the posterior state using three movements of swarms. The cohesion movement could add the weight by maintaining the diversity of the sample, and the coordination of separation and permutation movements could more accurately predict the state of the next moment compared with the conventional algorithm. The experimental results show that compared with the conventional particle filter, our algorithm could more accurately predict the posterior state in nonlinear systems and more accurately estimate the state of the object in complex environment.
备注/Memo
收稿日期:2018-05-31。
基金项目:国家自然科学基金项目(61371217);安徽省自然科学基金项目(1708085MF151).
作者简介:许奇,男,1991年生,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉和机器学习;王华彬,男,1983年生,讲师,博士,主要研究方向为手背静脉多模态身份识别、人脸识别、虚拟现实。参与多项国家级和省级科研项目。发表学术论文10余篇;周健,男,1981年生,副教授,博士,安徽省高等学校计算机教育研究会理事,安徽省大学生程序设计竞赛技术委员会副主任委员,主要研究方向为多媒体信息处理、模式识别与机器学习。发表学术论文20余篇。
通讯作者:王华彬.E-mail:wanghuabin@ahu.edu.cn
更新日期/Last Update:
2019-08-25