粒子濾波是一種基於蒙特卡洛模擬的非線性濾波方法,其核心思想是用隨機采樣的粒子表達概率密度分布。 粒子濾波的三個重要步驟為:1)粒子采樣,從建議分布中抽取一組粒子;2) 粒子加權,根據觀測概率分布,重要性分布以及貝葉斯公式計算每個粒子的權值;3)估計輸出,輸出系統狀態的均值協方差 ...
初始化階段 提取跟蹤目標特征 該階段要人工指定跟蹤目標,程序計算跟蹤目標的特征,比如可以采用目標的顏色特征。具體到Rob Hess的代碼,開始時需要人工用鼠標拖動出一個跟蹤區域,然后程序自動計算該區域色調 Hue 空間的直方圖,即為目標的特征。直方圖可以用一個向量來表示,所以目標特征就是一個N 的向量V。 搜索階段 放狗 好,我們已經掌握了目標的特征,下面放出很多條狗,去搜索目標對象,這里的狗就 ...
2019-04-09 08:26 0 2481 推薦指數:
粒子濾波是一種基於蒙特卡洛模擬的非線性濾波方法,其核心思想是用隨機采樣的粒子表達概率密度分布。 粒子濾波的三個重要步驟為:1)粒子采樣,從建議分布中抽取一組粒子;2) 粒子加權,根據觀測概率分布,重要性分布以及貝葉斯公式計算每個粒子的權值;3)估計輸出,輸出系統狀態的均值協方差 ...
基本思想 所謂粒子濾波就是指:通過尋找一組在狀態空間中傳播的隨機樣本來近似的表示概率密度函數,用樣本均值代替積分運算,進而獲得系統狀態的最小方差估計的過程,這些樣本被形象的稱為“粒子”,故而叫粒子濾波。采用數學語言描述如下: 對於平穩的隨機過程, 假定k - 1 時刻系統的后驗概率密度 ...
本文來自百度文檔 還有一篇比較好的博文 1. 粒子濾波理論 粒子濾波通過非參數化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬方法來實現遞推貝葉斯濾波,適用於任何能用狀態空間模型描述的非線性系統,精度可以逼近最優估計。 1.1. 貝葉斯濾波 動態系統的目標跟蹤問題可以通過下圖的狀態空間模型來描述 ...
粒子群算法的思想源於對鳥/魚群捕食行為的研究,模擬鳥集群飛行覓食的行為,鳥之間通過集體的協作使群體達到最優目的,是一種基於Swarm Intelligence的優化方法。它沒有遺傳算法的“交叉”(Crossover) 和“變異”(Mutation) 操作,它通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局 ...
<ignore_js_op> <ignore_js_op> <ignore_js_op> <ignore_js_op> <ignore_js_op ...
基於粒子濾波的目標追蹤 particle filter object tracking 讀"K. Nummiaro, E. Koller-Meier, L. Van Gool. An adaptive ...
@import url(http://www.cnblogs.com/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css); @import url(/cs ...
1、退化現象,隨着濾波迭代次數的增加,大部分粒子的權重會變得很小,只有很少的粒子具有較大的權重。 2、退化現象會造成:1)后驗概率只由少數幾個權重較大的粒子表示,大多粒子對后驗概率密度貢獻接近於0 2)造成計算資源的浪費,使大量的計算浪費在對狀態估計貢獻甚微的粒子點上。 3、減少退化現象 ...