تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,320 |
تعداد مقالات | 16,195 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,824,244 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,504,115 |
ردیابی اهداف متحرک هوایی با استفاده از تخمین چگالی کرنل بر اساس الگوریتم فیلتر ذره | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 10، دوره 45، شماره 3 - شماره پیاپی 73، آذر 1394، صفحه 97-107 اصل مقاله (1015.02 K) | ||
نویسندگان | ||
عقیل عبیری* 1؛ محمدرضا محزون2 | ||
1دانشآموخته کارشناسی ارشد دانشکده فاوا - دانشگاه جامع امام حسین (ع) | ||
2استادیار دانشکده فاوا - دانشگاه جامع امام حسین (ع) | ||
چکیده | ||
چکیده: در این مقاله، به منظور ردیابی اهداف متحرک روشی جدید بر اساس الگوریتم فیلتر ذره ارائه شده است. تعیین تعداد مراحل بازنمونهبرداری در الگوریتم فیلترذره یکی از عوامل مهم در تعیین مدت زمان پردازش تصاویر میباشد. در مقالة حاضر با تخمین چگالی کرنل گوسی، هیستوگرام وزندارشده مدل هدف بهدست آمده و با اعمال واریانس یک نویز تصادفی در محل هدف، موقعیت ذرات نامزد در فریم بعد پیشگویی میشوند. در این مقاله ذرات نامزد توسط فاصله باتاچاریا، وزندارشده و تعداد مراحل بازنمونهبرداری در هر فریم، متناسب بـا وزن ذرات در الگوریتم فیلتر ذره بهصورت وفقی تعیین میگردند. همچنین شعاع کرنل نیز با لبهیابی، بر تغییرات جسم متحرک منطبق میشود. مقایسة عملکرد الگوریتم پیشنهادی با الگوریتم بازنمونهبرداری فیلتر ذره با تعداد مراحل ثابت بازنمونهبرداری، حاکی از افزایش دقت تشخیص جسم متحرک به 88 درصد، بدون افزایش بیش از حد واریانس پراکندگی ذرات است. همچنین الگوریتم پیشنهادی کاهش متوسط زمان پردازش را به 22 میلیثانیه نشان میدهد. | ||
کلیدواژهها | ||
واژه های کلیدی: فیلترذره؛ بازنمونه برداری؛ کرنل گوسی؛ مدل هدف؛ مدل نامزد ذرات؛ هیستوگرام وزن دارشده؛ فاصله باتاچاریا | ||
مراجع | ||
[1]B. Ristic, S. Arulampalam and N. Gordon: Beyond the Kalman Filter, Particle Filters For Tracking Applications, Artech House Radar Library Publishing, Boston, london, 2004. [2]A. Doucet, N. D. Freitas and N. Gordon: Sequential Monte Carlo methods in practice, New York, Springer Publishing, 2001. [3]R. T. Collins, “Mean-shift Blob Tracking through Scale Space,” IEEE Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2003. [4]M. Li, T. Tan, W. Chen and K. Huang, “Efficient Object Tracking by Incremental Self-Tuning Particle Filtering on the Affine Group,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 21(3), pp. 1298-1313, 2012. [5]O. Hlinka, F. Hlawatsch and P. M. Djuric, “Likelihood consensus-based distributed particle filtering with distributed proposal density adaptation,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 3869–3872, 2012. [6]O. Hlinka, O. Sluˇciak, F. Hlawatsch, P. M. Djuric and M. Rupp, “Likelihood consensus and its application to distributed particle filtering,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 60(8), pp. 4334–4349, 2012. [7]J. A. Pocock, S. L Dance and A. S Lawless, “State estimation using the particle filter with mode tracking,” 10th ICFD Conference Series on Numerical Methods for Fluid Dynamics, vol. 46, no.1, pp.392–397, 2011. [8]M. Gao and H. Zhang, “Sequential Monte Carlo methods for parameter estimation in nonlinear state-space models,” Computers & Geosciences, vol. 44, pp. 70–77, 2012. [9]B. Han, D. Comaniciu, Z. Ying and L.S. Davis, “Sequential Kernel Density Approximation and Its Application to Real-Time Visual Tracking,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol. 30(7), pp. 1186–1197, 2008. [10]Y. Cheng, “Mean shift, mode seeking, and clustering,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 17 (8), pp. 790–799, 1995. [11]B. Sugandi, H. Kim, J. K. Tan and S. Ishikawa: Object Tracking Based on Color Information Employing Particle Filter Algorithm, Object Tracking, InTech, Chapters published February 28, 2011 under CC BY-NC-SA 3.0 license, Edited by Hanna Goszczynska, 2011. [12]C. R. del Blanco, Visual Object Tracking in Challenging Situations using a Bayesian Perspective, Ph.D. Thesis, Tesis Doctoral, Linkoping Studies in Science and Technology, 2010. [13]D. Comaniciu, V. Ramesh and P. Meer, “Kernel-Based Object Tracking,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), vol. 25, pp. 564-575, 2003. [14]D. Liang, Q. Huang, S. Jiang, H. Yao and W. Gao, ”MeanShift Blob, Tracking With Adaptive Feature Selection And Scale Adaptation,” IEEE International Conference on Image Processing, 2007. [15]A. Abiri and M. R. Mahzoun, ”Adaptive Tracking of Moving Aerial Targets, Based on Color Information Using Particle Filter Algorithm,” Journal of Electronic & Cyber Defence, vol. 1, no.4, 2014. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 8,870 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,879 |