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《碩士論文-基于流形的粒子濾波研究及其在人臉跟蹤中的應(yīng)用》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要工學(xué)碩士學(xué)位論文基于流形的粒子濾波研究及其在人臉跟蹤中的應(yīng)用學(xué)生姓名指導(dǎo)教師江蘇科技大學(xué)二OO九年三月摘要本文系統(tǒng)介紹了適用于解決非線性非高斯系統(tǒng)問題的粒子濾波的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)，針對標準粒子濾波（PF）中存在的粒子退化及算法實時性問題，把流形、權(quán)值選擇和線性優(yōu)化重采樣等思想引入到PF中進行算法改進，提出了基于施蒂費爾流形和權(quán)值選擇的粒子濾波（SM-WS-PF）、基于施蒂費爾流形和線性優(yōu)化重采樣的粒子濾波（SM-LOCR-PF），并將改進算法應(yīng)用到非線性、非高斯系統(tǒng)狀態(tài)估計中，與UPF進行了性能仿真對比
2、分析，仿真結(jié)果表明改進算法不僅能增加粒子多樣性，有效防止粒子退化現(xiàn)象，改善濾波精度，而且能提高算法的實時性和魯棒性。同時本文還總結(jié)了93摘要粒子濾波主要收斂性結(jié)果及其分析證明，考慮到硬件資源的承載能力，本文還設(shè)計了一種結(jié)合似然分布自調(diào)整和樣本自適應(yīng)調(diào)整兩種方法的改進自適應(yīng)粒子濾波，最后采用捷聯(lián)慣導(dǎo)誤差模型對設(shè)計的自適應(yīng)算法進行仿真分析。人臉跟蹤是屬于計算機視覺研究領(lǐng)域的一個重要分支，它作為人臉信息處理中的一項關(guān)鍵技術(shù)，在基于內(nèi)容的圖像與視頻檢索、視頻監(jiān)控與跟蹤、視頻會議以及智能人機交互等方面都有著重要的應(yīng)用價
3、值。實際研究表明將粒子濾波引入人臉跟蹤領(lǐng)域能很好的保證跟蹤精度和魯棒性，但是卻喪失了實時性；而且當目標所在環(huán)境中存在多個人臉時，通常的粒子濾波算法會導(dǎo)致發(fā)散，所以本文又加入了Isomap學(xué)習(xí)方法。實驗分析表明，本文提出的SM-PF和Isomap-SM-PF算法，尤其是后者，能大大提高算法實時性，在人臉姿態(tài)變化、旋轉(zhuǎn)、遮擋、背景等發(fā)生變化時也能很好的進行跟蹤，表現(xiàn)出一定的優(yōu)越性。關(guān)鍵字粒子濾波；收斂性證明；流形；自適應(yīng)；人臉跟蹤93摘要ABSTRACTThispapersystematicallyintrodu
4、cedthebasicprinciplesandthekeytechnologiesoftheparticlefilterwhichisproperlyusedtosolvetheproblemsofthenon-linearandnon-Gaussiansystems.Tosolvetheproblemofparticledegeneracyandoverloadcalculationinparticlefilter(PF),weappliedmanifoldlearning,weightselecteda
5、ndlinearoptimizingresamplingmethodtoPF,whichreplacedthetraditionalresamplingmethod,andproposedtheimprovedparticlefilterbasedonStiefelManifold,whichcombinesweightselectedmethodandlinearoptimizingresamplingmethodrespectivelytogether,calledSM-WS-PFandSM-LOCR-P
6、F.WeadoptedimprovedPFtonon-linearandnon-Gaussiansystemstateestimation,andanalyzedthetrackingperformanceofSM-WS-PF,SM-LOCR-PFandUPF.Simulationresultsshowthatimprovedalgorithmscaneffectivelysolvetheproblemofparticledegeneracy,increaseparticlediversity,andimpr
7、ovefilteraccuracyandreal-timeperformanceofthealgorithm.Inaddition,Weanalysisandprovethemainconvergenceresultsofparticlefilter.Consideringthecapacityofhardwareresources,wealsodesignanewadaptiveparticlefilterinviewofthealgorithmiclimitationscausedbyconfigurat
8、ionofhardware,andadopttheSINSerrormodeltotestifytheperformanceofthenewadaptivealgorithm.Facetrackingisanimportantbranchofcomputervisionresearchfiled,asinformationprocessinginthefaceofakeytechnologyinco
