視頻目標(biāo)跟蹤涉及到生活中的方方面面;粒子濾波是用于目標(biāo)跟蹤的一種經(jīng)典的算法,被廣泛的用來實現(xiàn)視頻圖像中的目標(biāo)跟蹤,與卡爾曼濾波算法相比,粒子濾波能夠在非線性非高斯系統(tǒng)中取得不錯的效果;但是由于粒子濾波的重采樣階段會大量復(fù)制權(quán)值較大的粒子,這樣會直接丟棄權(quán)值較小的粒子的信息,從而影響粒子濾波算法對真實系統(tǒng)狀態(tài)的估計精度。考慮到粒子濾波的粒子貧化問題,本文結(jié)合萊維飛行的運行機制提出了用萊維飛行來優(yōu)化粒子濾波算法,該算法將萊維飛行的均勻性和對未知區(qū)域較強的探索能力與粒子濾波結(jié)合起來,以提高濾波算法的估計精度。論文主要的算法改進和成果如下:一、提出一種結(jié)合萊維飛行和粒子濾波的Levy-PF算法。將萊維飛行對未知空間較強的搜索能力和粒子濾波結(jié)合起來,對粒子濾波重采樣階段復(fù)制大量權(quán)值所造成的粒子貧化問題有了很大的改進。二、在二維空間上對改進后的算法的精度進行測試。通過對標(biāo)準(zhǔn)粒子濾波算法和用粒子群優(yōu)化的粒子濾波算法做比較,三種算法通過特定的狀態(tài)模型和觀測模型的測試數(shù)據(jù)來進行誤差的比較。三、在具體的視頻目標(biāo)跟蹤應(yīng)用中,對粒子的多樣性進行測試。實驗中我們對標(biāo)準(zhǔn)的粒子濾波算法和Levy-PF算法在粒子重采...

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作
    1.4 論文的結(jié)構(gòu)安排
第2章 萊維分布
    2.1 引言
    2.2 萊維分布
第3章 粒子濾波(PF)相關(guān)理論知識
    3.1 貝葉斯估計
    3.2 基于蒙特卡洛方法
    3.3 重要性采樣
    3.4 粒子濾波基本知識
第4章 基于萊維飛行的粒子濾波算法
    4.1 Levy-PF的原理
    4.2 改進位置更新公式
    4.3 算法的具體實現(xiàn)和步驟
第5章 實驗數(shù)據(jù)與結(jié)論
    5.1 精確度測試
    5.2 粒子的多樣性測試
    5.3 Levy-PF算法效果展示
    5.4 實驗結(jié)論
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻
附錄
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項目



本文編號：3854989