基于融合策略自适应的多线索跟踪方法
钟小品; 薛建儒; 郑南宁; 平林江
西安交通大学人工智能与机器人研究所 西安 710049
An Adaptive Fusion Strategy Based Multiple-Cue Tracking
Zhong Xiao-pin; Xue Jian-ru; Zheng Nan-ning; Ping Lin-jiang
Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710049, China
摘要 基于多线索融合的跟踪是跟踪领域近年来的研究热点之一，该文结合两种常用的线索融合方式：乘性融合及加权和融合，提出一种融合策略自适应的鲁棒跟踪方法。该方法使用粒子滤波技术，统计样本的二阶中心矩并求Frobenius范数以表征线索的受噪声污染程度，最后适时切换两种融合策略。实践证明，新的融合策略比传统单一的融合方式更鲁棒。
关键词 ：
跟踪 ,
粒子滤波 ,
多线索 ,
融合
Abstract ：Multiple cue fusion based tracking is one of the most active research in tracking literature. In this paper, a novel adaptive fusion strategy is proposed for multiple cue fusion, base on two common used fusion rules: product rule and weighted sum rule. This strategy employs particle filtering technique, estimating second order moment of the weighted sample set and computing its Frobenius norm to denote how cues are reliable, and then switch the two fusion rules in time. In practice, the new fusion strategy shows more robustness than traditional single fusion rule.
Key words ：
Tracking
Particle filtering
Multiple cue
Fusion
收稿日期: 2005-10-25
基金资助: 创新群体研究资助计划(60021302)，国家自然科学基金(60405004)和西安交通大学电信学院青年教师科研基金资助课题
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2007, Vol. 29 
