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融合增量主成分分析与粒子滤波的车辆表观模型跟踪

来源 :南京师大学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：ymqlove

【摘 要】

：

针对车辆运动方向持续变化、目标车辆距离远近变化、光照强度变化等场景下,稳定且实时性地跟踪车辆的难点问题,融合自相关矩阵增量主成分分析(Incremental Principal Component Analysis,IPCA)增量学习与粒子滤波算法的基础上,提出一种新的基于表观模型(Appearance Model,AM)的车辆跟踪方法,从跟踪初始利用自相关矩阵与特征值分解构建车辆的子空间图像,通

【作 者】

：

吴刚 曾晓勤 苏守宝 王池社 

【机 构】

：

金陵科技学院计算机工程学院,金陵科技学院大数据研究院,河海大学计算机与信息学院

【出 处】

：

南京师大学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2017年01期

【关键词】

：

车辆跟踪 表观模型 自相关矩阵 增量学习 粒子滤波 vehicle tracking  appearance model  autocorrelation ma 

【基金项目】

：

金陵科技学院高层次人才科研启动项目（jit-rcyj-201508）、国家自然科学基金项目（61375121）、国家自然科学基金项目（61305011）、南京市经信委项目（交通大数据公共服务平台）、南京市科委重大项目（大数据驱动下的大型客运枢纽监控预警与应急处置）.

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针对车辆运动方向持续变化、目标车辆距离远近变化、光照强度变化等场景下,稳定且实时性地跟踪车辆的难点问题,融合自相关矩阵增量主成分分析(Incremental Principal Component Analysis,IPCA)增量学习与粒子滤波算法的基础上,提出一种新的基于表观模型(Appearance Model,AM)的车辆跟踪方法,从跟踪初始利用自相关矩阵与特征值分解构建车辆的子空间图像,通过IPCA增量学习后的子空间均值、特征向量基共同参与似然概率密度的计算,提高粒子滤波算法粒子权值计算的精

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