基于RJMCMC的视觉多目标跟踪算法

摘要：

研究了基于MCMC的多目标跟踪算法.针对MCMC迭代过程中抽样置信度低以及不能进行有效迭代的问题,提出一种新的基于RJMCMC的视觉多目标跟踪算法.给定观测量,将跟踪问题建模为状态量的最大后验估计(MAP)、关于MAP的先验与似然的估计.借助匹配阵给出了目标先验建议分布,设计了4种马氏链可逆运动方式;似然度量采用随空间加权的颜色直方图匹配衡量.MCMC抽样过程中的状态由MS迭代产生,而不是随机走生成.基于似然度量导出了MS迭代式.实验结果及定量分析评估结果说明了本算法的有效性.

关键词：视觉多目标跟踪、可逆跳转马尔科夫链蒙特卡洛、贝叶斯推理、Mean-shift

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61070088,60773047;湘潭大学自然科学研究项目09XZX24;湖南省教育厅一般项目10C1269,11C1214

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：270-275