李国新
- 作品数：4 被引量：31H指数：3
- 供职机构：长安大学更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- EKF、PF在目标跟踪中的研究被引量：3
- 2012年
- 介绍两种目标跟踪算法—扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)、粒子滤波器(Particle filter,PF)。EKF利用泰勒级数方法,将非线性问题转化到线性空间,再利用卡尔曼滤波器进行滤波,并达到一阶估计精度。PF是一种采用蒙特卡罗采样的贝叶斯滤波方法,它将复杂的目标状态分布表示为一组加权值,通过寻找在粒子滤波分布中最大权值的粒子来确定目标最可能所处的状态分布,已成为复杂环境下进行目标跟踪的最好的方法。文中通过仿真实验,对二者的性能进行了仿真比较,结果证明在复杂的非高斯非线性环境中,PF的性能明显优于EKF,但计算复杂,耗时长。
- 李国新何英杰许海涛
- 关键词：目标跟踪扩展卡尔曼滤波器粒子滤波器非线性滤波
- 人脸检测跟踪与特征点定位系统被引量：3
- 2012年
- 实现的人脸检测跟踪与特征点定位系统,基于VC++6.0开发平台,使用opencv作为开发工具,有效缩短了系统的开发时间。首先,本系统采用adaboost算法进行人脸检测,通过合理的特征模板的选择实现了人脸的实时检测;其次,人脸跟踪模块选用camshift算法,利用人脸检测模块生成的人脸坐标传递给跟踪模块,实现人脸的自动实时跟踪,同时建立多个camshift跟踪器对多人脸进行跟踪,并有效地解决了人脸遮挡的问题;最后,通过ASM(active shapemodel)算法实现了实时人脸特征点定位。实验结果表明该系统实现的人脸实时检测跟踪及特征点定位,效果明显,可以作为表情分析和情感计算、视频人脸识别开发的基础。
- 何英杰李国新
- 关键词：ADABOOST算法CAMSHIFT算法人脸跟踪特征点定位
- 基于分布式粒子滤波的无线传感器网络目标跟踪算法研究
- 作为一种新兴的IT热点技术,无线传感器网络在军事与民用诸多领域有着广阔的应用前景。由于在传感器网络中传感器节点处理能力有限并且携带能量有限,因此设计出简单高效的目标跟踪算法对于延长传感器网络的生命周期以及增强传感器网络的...
- 李国新
- 关键词：无线传感器网络目标跟踪算法仿真环境
- 文献传递
- 无迹卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的研究被引量：23
- 2012年
- 无迹卡尔曼滤波(UKF)是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算,在不对非线性方程线性近似的条件下,达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上,对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出,无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度,与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较,无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。
- 郝晓静李国新李明珠张亚粉常晓凤
- 关键词：目标跟踪无迹卡尔曼滤波卡尔曼滤波非线性滤波
