一种基于积分直方图的粒子滤波跟踪方法

用积分直方图技术提出了一种低复杂度的粒子滤波跟踪方法和基于积分颜色直方图的观测似然模型.采用积分方向直方图建立一个检测响应图,用其上的观测信息构建建议分布函数,在状态空间中似然概率较大的子空间中进行粒子采样.仿真结果表明,在采用大量粒子跟踪大目标时,提出的跟踪方法的计算复杂度明显低于直方图直接提取的粒子滤波方法,而且在...     

基于积分直方图的粒子滤波跟踪算法

在目标模型的建立过程中,将积分直方图引入到粒子滤波跟踪框架中,提出了一种快速的颜色直方图计算方法,极大地提高了粒子滤波跟踪算法的实时性。为了进一步提高算法的鲁棒性,引入了一种基于邻域颜色特征的匹配搜索机制,当跟踪精度下降时,能够对跟踪结果进行优化,减小跟踪误差。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于积分直方图的快速粒子滤波跟踪算法

基于直方图的粒子滤波已成功地用于解决计算机视觉中的目标跟踪问题,但是,在观测似然计算上的低效限制了它们的实时应用。针对该问题,提出了一种快速的粒子跟踪方法。其建立在积分直方图技术的基础上,使得每个候选样本的观测似然能够由少量的查找表运算有效地计算出来。该方法使用了大量的粒子以确保鲁棒性,同时确保具备实时跟踪的能力。实验结果表明该方法在计算效率上优于通常的粒子滤波跟踪方法。     

一种改进的粒子滤波视觉跟踪算法

针对复杂背景下视觉目标跟踪问题,提出了一种基于多特征融合和改进建议分布函数的粒子滤波目标跟踪算法。为了解决单一特征跟踪稳定性差的问题,该方法在构造粒子滤波算法观测似然函数的过程中,综合利用颜色、梯度和纹理特征,并给出一种有效的特征权值自适应分配策略。针对传统建议分布函数无法利用观测信息的缺陷,提出了一种基于PSO算法的建议分布函数,有效地抑制了粒子退化现象。实验采用复杂地面环境下的多组图像序列,结果表明该算法的有效性。     

基于时间序列模型的粒子滤波行人跟踪算法研究

针对行人运动的随机性导致运动状态模型适应性差和人在行走过程中可能发生短时全部或局部遮挡导致行人跟踪算法精度较低的问题,提出基于时间序列模型的粒子滤波行人跟踪算法。建立了行人运动时间序列模型;给出了基于对视频序列初始帧的检测,确定行人的位置、宽高等作为跟踪先验信息的方法;由先验信息计算加权颜色直方图构建初始粒子群分布,并利用时间序列运动模型预测粒子在下一时刻的状态分布,并更新粒子权值;根据有效粒子的个数判断是否进行重采样;最后由所有粒子的加权和估计行人的运动状态。仿真实验表明：文中提出根据行人的运动轨迹时间序列运动模型可使行人的状态估计更准确,预测误差进一步减小,预测精度得到了提高。     

基于自适应粒子滤波的红外目标跟踪

为有效解决非线性环境中的红外目标跟踪问题,提出一种自适应粒子滤波目标跟踪算法.建立了目标加权概率模型.在滤波过程中,提出双过程粒子重抽样方法,形成对抽样粒子集的自适应调节,有效地解决了粒子退化问题.用实际红外图像序列做了实验.结果表明,在非线性环境下用该方法得到的红外目标跟踪结果优于用传统粒子滤波和扩展卡尔曼滤波算法获得的结果.     

一种基于人眼视觉系统特性的粒子滤波跟踪方法

通过模仿人眼跟踪运动目标的特点,对粒子滤波框架进行改造,提出了一种基于人眼视觉系统特性的粒子滤波跟踪算法。该算法采用多特征融合,将颜色特征与运动面积特征相结合,对运动区域比较敏感;在状态更新阶段,对跟踪粒子进行进一步筛选,自适应地选择性能良好的粒子进行结果判决,保障了跟踪结果的准确性。实验表明,该方法不仅可行,而且具有良好的跟踪效果。     

一种基于融合反馈的改进粒子滤波行人跟踪算法

针对一般粒子滤波算法容易受到相似背景干扰和遮挡影响的问题,提出一种新的融合反馈的改进粒子滤波跟踪算法。该算法将最近的观测信息融入建议分布函数,便于粒子搜索目标最可能的位置,根据相对位移的变化自适应调整跟踪窗口尺度的变化,降低了计算的复杂度,一定程度上保持了粒子的多样性。实验结果表明:该算法有效地解决了遮挡、相似背景混乱以及目标尺寸变化问题,整体跟踪性能优于粒子滤波算法。     

一种新的层次粒子滤波的目标跟踪方法

提出一种新的层次粒子滤波算法,选择局部区域特征点和颜色信息建立目标模型,引入粒子的二阶采样过程.算法通过粒子的一阶权重更新获得好的初始分布,二阶权重更新保证粒子的高置信度和高的采样效率,当粒子数目小于一定阈值时进行重要性重采样,利用仿射模型对目标区域精确定位及姿态修正.实验表明:改进算法将目标局部特征分布与目标颜色信息相结合,通过二阶采样过程,保证了局部特征跟踪的稳定性,解决了经典理论中误匹配导致的采样点发散问题,在目标部分遮挡情况下也可以完成实时目标跟踪.     

一种新的层次粒子滤波的目标跟踪方法

提出一种新的层次粒子滤波算法,选择局部区域特征点和颜色信息建立目标模型,引入粒子的二阶采样过程.算法通过粒子的一阶权重更新获得好的初始分布,二阶权重更新保证粒子的高置信度和高的采样效率,当粒子数目小于一定阈值时进行重要性重采样,利用仿射模型对目标区域精确定位及姿态修正.实验表明:改进算法将目标局部特征分布与目标颜色信息相结合,通过二阶采样过程,保证了局部特征跟踪的稳定性,解决了经典理论中误匹配导致的采样点发散问题,在目标部分遮挡情况下也可以完成实时目标跟踪.     

基于动态目标建模的粒子滤波视觉跟踪算法

提出一种根据场景变化动态建立目标模型的粒子滤波视觉跟踪算法.该方法首先选择简单且具有互补性的特征描述当前图像,并统一采用直方图法对这些特征进行建模;然后在粒子滤波框架下,根据巴塔恰里亚测度评价各个目标特征和背景特征之间的可区分程度,动态调整特征间的置信度;并对各个特征似然函数的噪音参量进行在线估计和更新,使其似然函数的度量标准达到统一.分析和实验表明,该算法性能优于仅仅采用多特征融合进行粒子滤波视觉跟踪的方法,对摄像机运动、混淆干扰、遮挡及目标外观大小的改变具有更强的鲁棒性.     

3D Particle Tracking on a Two-Photon Microscope

A 3D single-particle-tracking (SPT) system was developed based on two-photon excitation fluorescence microscopy that can track the motion of particles in three dimensions over a range of 100 μm and with a bandwidth up to 30 Hz. We have implemented two different techniques employing feedback control. The first technique scans a small volume around a particle to build up a volumetric image that is then used to determine the particle's position. The second technique scans only a single plane but utilizes optical aberrations that have been introduced into the optical system that break the axial symmetry of the point spread function and serve as an indicator of the particle's axial position. We verified the performance of the instrument by tracking particles in well-characterized models systems. We then studied the 3D viscoelastic mechanical response of 293 kidney cells using the techniques. Force was applied to the cells, by using a magnetic manipulator, onto the paramagnetic spheres attached to the cell via cellular integrin receptors. The deformation of the cytoskeleton was monitored by following the motion of nearby attached fluorescent polystyrene spheres. We showed that planar stress produces strain in all three dimensions, demonstrating that the 3D motion of the cell is required to fully model cellular mechanical responses.     

Analysis of Particle Size Distribution by Particle Tracking

Particle tracking is performed using a combination of dark field or fluorescence video microscopy with automatic image analysis. The optical detection together with the image analysis software allows for the time resolved localization of individual particles with diameters between 100 and 1000 nm. Observation of their Brownian motion over a set of time intervals leads to the determination of their mean square displacements under the given room temperature and viscosity. Hereby, the radii of a set of particles visible within a given optical frame are derived simultaneously. Rapid data analysis leads to reliable particle size histograms. The applicability of this method is demonstrated on polystyrene latices and PMMA nanospheres with radii between 51 nm and 202 nm.     

一种结合粒子滤波和张量子空间的目标跟踪算法

由于传统的子空间方法易于丢失图像目标的二维特性,为此本文提出了一种新颖的自适应目标跟踪算法,通过张量的方式建立目标的外观模型——张量子空间,利用在线学习的方法更新其外观模型,同时,利用目标仿射运动的先验信息,通过粒子滤波自适应地跟踪运动目标,并将获得的最优目标观测作为新数据反馈回子空间更新.此外,为了保证子空间更新能获得精确且紧致的目标子空间表达,引入动态部分函数滤除样本野点.实验结果表明,本文提出的自适应目标跟踪方法具有较强的鲁棒性,对于存在姿态变化、短时遮挡和光照变化等情况下均可有效地跟踪目标.     

A Maximum Entropy Method for Particle Filtering

Standard ensemble or particle filtering schemes do not properly represent states of low priori probability when the number of available samples is too small, as is often the case in practical applications. We introduce here a set of parametric resampling methods to solve this problem. Motivated by a general H-theorem for relative entropy, we construct parametric models for the filter distributions as maximum-entropy/minimum-information models consistent with moments of the particle ensemble. When the prior distributions are modeled as mixtures of Gaussians, our method naturally generalizes the ensemble Kalman filter to systems with highly non-Gaussian statistics. We apply the new particle filters presented here to two simple test cases: a one-dimensional diffusion process in a double-well potential and the three-dimensional chaotic dynamical system of Lorenz.     

基于油液光谱分析和粒子滤波的发动机剩余寿命预测研究

油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filter, PF)对非线性非高斯系统的处理能力,与经典Kalman滤波相比具有明显的优势,文章将PF预测方法运用于光谱分析,提出了基于PF和油液光谱分析技术的设备剩余寿命预测方法。在预测模型中实现了根据设备后验分布的估计值预测其先验分布概率,建立了基于PF的多步向前长期预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统Kalman滤波方法的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。