Abstract-This paper presenterar en ny partikelallokering metod för partikelfiltrering som minimerar den totala spårförvrängningen för ett fast antal partiklar över en videosekvens. Vi definierar tracking distorsion som variansen av felet mellan det sanna tillståndet och uppskattad tillstånd och användningshastighet-förvrängning teori för att bestämma den optimala partikelantal och minnesstorlek allokering under fasta partikelantal och minnesbegränsningar, respektive. Vi tillhandahåller därefter en algoritm för samtidig justering av förslagets varians och partikelantal för optimal partikelfördelning i videospårningssystem. Experimentella resultat används för att utvärdera det föreslagna videospårningssystemet och visa dess nytta för målspårning i numeriska exempel och videosekvenser. Vi demonstrerar överlägsenheten hos den föreslagna dynamiska förslagsvariansen och optimal partikelalgoritm i jämförelse med traditionella partikelfördelningsmetoder, dvs. ett fast antal partiklar per ram.
Vissa papper har beskrivit algoritmer för att beräkna det optimala partikelantalet och fördelningen (t.ex. REF ), men vi använder ett fast antal partiklar för att förenkla vår algoritm och minska beräkningsbelastningen.
Dynamic Proposal Variance and Optimal Particle Allocation in Particle Filtering for Video Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}