Kalman-filtret (KF) har förbättrats för en mobil robot till mänsklig spårning. Den föreslagna algoritmen kombinerar ett ramverk för kurvamatchning och KF för att förbättra prediktionsnoggrannheten för målspårning. Jämfört med andra metoder med hjälp av normala KF, den Curve Matched Kalman Filter (CMKF) metod förutsäger nästa rörelse av människan genom att ta hänsyn till inte bara hans nuvarande rörelse egenskaper, men också den tidigare historien om målbeteende mönster-CMKF ger en algoritm som förvärvar rörelse egenskaper hos en viss människa och ger en beräknings billigt ramverk av mänskliga-tracking system. Den föreslagna metoden visar på en förbättrad målspårning med hjälp av ett heuristiskt vägt medelvärde av två metoder, dvs. kurvmatchningsramen och KF-förutsägelse. Vi har genomfört det experimentella testet i en inomhusmiljö med hjälp av en infraröd kamera monterad på en mobil robot. Experimentella resultat bekräftar att den föreslagna CMKF ökar prediktionsnoggrannheten med mer än 30 % jämfört med normal KF när de karakteristiska mönster för målrörelse upprepas i målbanan.
Lee och Al. REF förbättrar spårningsprestandan när det gäller repetitiva mönster med hjälp av en KF och ett ramverk för kurvamatchning.
Human tracking with an infrared camera using curve matching framework
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}