作者：禪與計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)藝術(shù)
粒子濾波(Particle Filter)是一種基于概率論的目標(biāo)跟蹤(Tracking)方法,其最初應(yīng)用于無人機(jī)領(lǐng)域。近年來,隨著計(jì)算機(jī)視覺等傳感器技術(shù)的發(fā)展,越來越多的系統(tǒng)應(yīng)用到了增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中。那么,如何用計(jì)算機(jī)處理圖像數(shù)據(jù)的粒子濾波算法,用來追蹤目標(biāo)物體呢?本文將詳細(xì)介紹該算法的原理、應(yīng)用和演進(jìn)過程。
2.基本概念術(shù)語說明
2.1 概率密度函數(shù)(Probability Density Function)
粒子濾波(Particle Filter)算法中的一個(gè)重要假設(shè)是:每個(gè)感知器(Sensor)返回的觀測(cè)值是具有一定概率分布的。也就是說,假設(shè)有一個(gè)變量X,其取值為x,概率密度函數(shù)f(x),表示隨機(jī)變量X落在某個(gè)區(qū)間[a,b]的概率。那么,根據(jù)貝葉斯定理,可以得到聯(lián)合概率分布P(X=x|Y),其中Y表示系統(tǒng)輸出觀測(cè)值,它等于觀測(cè)值的條件概率。粒子濾波算法中,假設(shè)各個(gè)感知器的狀態(tài)變量為x,那么粒子的狀態(tài)變量就是由多個(gè)粒子組成的一個(gè)集合{xi},其中xi服從概率分布f(x)。通過迭代計(jì)算,可以更新每個(gè)粒子的狀態(tài)變量,使得誤差越來越小,最終達(dá)到跟蹤目標(biāo)的目的。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-704768.html
2.2 粒子濾波器(Particle Filterer)
粒子濾波器是一個(gè)狀態(tài)空間模型,由一系列離散的粒子構(gòu)成,并以此模型模擬系統(tǒng)行為。粒子濾波器分為兩部分:初始化階段和迭代階段。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-704768.html
- 初始化階段:首先,根據(jù)初始估計(jì),對(duì)粒子進(jìn)行初始位置、速度等參數(shù)的設(shè)置。
- 迭代階段:根據(jù)當(dāng)前的系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì),利用權(quán)重和信噪比信息對(duì)粒子進(jìn)行加權(quán)平均,得到新的粒子集。然后,對(duì)粒子進(jìn)行修正、采樣等操作,更新粒子的狀態(tài)及位置,以期達(dá)到估計(jì)真實(shí)系統(tǒng)狀態(tài)的目的。 粒子濾波器有兩種主要運(yùn)作方式:
- Localizer模式:即每一次迭代只更新單個(gè)粒子的狀態(tài),維持粒子集的穩(wěn)定性。這種模式的優(yōu)點(diǎn)是運(yùn)算速度快,但是定位精度不夠高,需要長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練才能取得較好的效果
到了這里，關(guān)于粒子濾波在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)中的實(shí)驗(yàn)研究的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
