【摘 要】
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针对经典粒子滤波方法进行多目标跟踪的发散问题,基于经典粒子滤波原理和聚类算法,提出一种伪粒子滤波方法.通过对经典粒子滤波重要性重采样结果进行聚类分析,获得相应目标的粒子子群集合以及相应的不动点.并证明了选取近于目标区域大小的聚类核函数带宽,聚类不动点即逼近目标的最大后验概率分布.通过数据关联确定多目标的最终状态.实验结果表明,该算法解决了经典理论的发散问题,可以完成实时多目标跟踪,且具有鲁棒性能和
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划资助（2006AA012127）,国家自然科学基金资助（60572152）
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针对经典粒子滤波方法进行多目标跟踪的发散问题,基于经典粒子滤波原理和聚类算法,提出一种伪粒子滤波方法.通过对经典粒子滤波重要性重采样结果进行聚类分析,获得相应目标的粒子子群集合以及相应的不动点.并证明了选取近于目标区域大小的聚类核函数带宽,聚类不动点即逼近目标的最大后验概率分布.通过数据关联确定多目标的最终状态.实验结果表明,该算法解决了经典理论的发散问题,可以完成实时多目标跟踪,且具有鲁棒性能和一定的生物视觉仿生功能.
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