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基于粒子滤波算法的目标跟踪研究

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课题内容
目标跟踪目标跟踪广泛应用于视频监控、装甲车野外搜索等民用和军用领域,粒子滤波算法是用随机样本来描述概率分布,然后再测量的基础上,通过调节各粒子权值的大小和样本的位置,来近似实际概率分布,并以样本均值作为系统的估计值,有效克服了传统卡尔曼滤波的缺陷,在目标跟踪中广泛应用。本课题的主要任务是按照相关成熟算法,利用VC+Open CV编程平台来实现视频文件中移动目标的跟踪任务,具体研究内容包括,粒子滤波算法的消化,通过编程实践基于粒子滤波框架下视频单一颜色特征和运动特征目标跟踪,并开发应用系统,毕业设计的成果是论文及实际操作演示系统两部分。
课题任务要求
1、完全消化目标跟踪的研究内容,消化粒子滤波算法框架;
2、 利用VC+Open CV平台实现基于粒子滤波的目标跟踪,并能实现对传统特征方法和运功特征方法的对比试验;
3、 开发能实现视频目标跟踪的应用系统;
主要参考文献(由指导教师选定)
1、相关目标跟踪的网站、书籍、研究生学位论文;
2、相关粒子滤波算法的书籍、学习交流网站等;
3、相关Open CV编程书籍、学习网站等。
 

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