【摘 要】
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鉴于卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）和粒子滤波（Particle Filter，PF）都是贝叶斯估计的一种，粒子滤波比卡尔曼滤波应用广泛，而卡尔曼滤波比粒子滤波使用简便，提出了一种算法在卡尔曼滤波
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,中国科学院电子学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61071120);宁波市科技局自然科学基金(No.2010A610109)
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鉴于卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）和粒子滤波（Particle Filter，PF）都是贝叶斯估计的一种，粒子滤波比卡尔曼滤波应用广泛，而卡尔曼滤波比粒子滤波使用简便，提出了一种算法在卡尔曼滤波和粒子滤波之间切换的跟踪模式。定义出算法性能评价参数，使参数可以在线反映算法的好坏；通过仿真使噪声不满足卡尔曼使用条件，确定切换是否可行，结合实际情况定义切换条件；应用至实际视频中。结果证明，卡尔曼滤波与粒子滤波间跟踪模式的优化是可行的。
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