李伟
- 作品数：19 被引量：56H指数：4
- 供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金甘肃省教育厅研究生导师科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程机械工程更多>>
- 具有非高斯相关噪声的目标跟踪被引量：1
- 2014年
- 为实现强杂波背景下视频的鲁棒跟踪,在常用非线性系统模型的基础上引入柯西高斯混合噪声模型,充分考虑了非高斯噪声前后时刻的状态相关性,并以权重条件最小方差为标准,推导了非高斯相关噪声的最优建议分布函数,在粒子滤波框架内实现了非高斯相关噪声模型时系统状态的准确估计。在新算法的框架内采用多特征自适应融合的方法,实现了强噪声背景下视频目标的鲁棒跟踪。实验结果表明,本文方法扩展了粒子滤波的适用范围,有效提升了强噪声环境下视频目标跟踪的精度和稳定性。
- 孙涛曹洁李伟李伟
- 关键词：目标跟踪粒子滤波非高斯噪声相关噪声多特征融合
- 智能优化的代价评估粒子滤波算法被引量：3
- 2017年
- 针对噪声未知情况下粒子滤波算法进行状态估计时准确性低的问题,对智能优化的代价评估粒子滤波算法进行研究。结合代价评估粒子滤波算法特点设计了智能优化重采样策略,利用概率质量函数评价粒子的可信度,通过交叉变异操作引导粒子向风险较小的区域移动,改善基于风险和代价进行样本更新而导致的样本贫乏问题;通过对风险较大粒子的变异,扩展了粒子的后验分布区域。仿真结果表明,提出的智能优化代价评估粒子滤波算法具有良好的粒子优化性能,能在噪声统计特性未知情况下提高状态估计的精度。
- 王进花曹洁李伟
- 关键词：粒子滤波重采样
- 基于多子块联合估计的相关滤波跟踪被引量：4
- 2018年
- 针对遮挡情况下相关滤波算法跟踪精度下降的问题,提出了一种基于多子块联合估计的核相关滤波跟踪方法。首先依据初始帧跟踪框的几何特征对目标自适应分块,并采用KCF方法对各子块独立跟踪得到联合置信图;然后以上帧目标的位置及尺度作为先验信息对搜索区域进行采样,同时将样本框中置信图的权值密度作为观测值,利用粒子滤波算法实现候选目标的最优估计;最后对置信度较低的子块反向投影至上帧图像进行遮挡检测,防止模板错误更新。定性和定量实验结果表明,该方法与原始KCF算法相比跟踪精度提升约10%,具有良好的抗遮挡性,并对目标尺度变化具有一定的估计能力。
- 曹洁解博江李伟王进花
- 关键词：相关滤波粒子滤波遮挡检测
- 基于模型自适应粒子滤波的汽车状态估计被引量：3
- 2014年
- 为准确实时获取汽车行驶过程中的状态变量,提出了一种模型自适应更新粒子滤波方法。建立了非高斯噪声和非线性轮胎的汽车动力学模型,并基于小波变换的方法,采用高频子带估计传感器量测噪声的实时方差,提高了观测似然函数的真实拟合程度,结合自适应自回归模型对整车系统的状态进行自适应更新,较好地克服了粒子权值的退化现象;基于ADAMS/Car的虚拟实验和实车实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明该方法在估计精度和克服噪声方面均优于常用方法,满足汽车状态估计器的软件性能要求。
- 秦录芳李伟李伟李军
- 关键词：汽车动力学状态估计模型自适应粒子滤波
- 基于特征鉴别性分析的变尺度核相关滤波跟踪算法
- 2019年
- 针对核相关滤波跟踪算法对场景依赖及无法适应目标尺寸变化问题,提出了一种特征鉴别性选择分析的变尺度核相关滤波跟踪算法。在核相关滤波跟踪框架内,提取目标的颜色、纹理、梯度特征,建立样本集合,以最小均方损失函数设定各特征样本权重,鉴别性地选择出最优和次优的两种特征进行自适应融合。在此基础上,利用高斯金字塔构建一维尺度相关响应滤波器,对目标的尺度变化进行估计;通过主旁瓣均值比对融合后的跟踪结果进行评判,实现模板的差异化更新。理论分析和实验表明:所提算法在遮挡及光照变化场景具有较高的跟踪精度并对目标的尺度变化具有一定的估计能力。
- 曹洁解博江李伟王进花
- 关键词：目标跟踪自适应融合
- 基于自商图像和随机投影的人脸识别方法被引量：2
- 2019年
- 针对传统基于自商图像的方法忽略对特征进行选择的问题,提出了一种结合自商图像和随机投影的人脸识别方法。采用自商图像法对人脸图像进行预处理,削弱光照影响;然后通过线性判别分析构造初始样本空间,利用多次随机投影将样本投影到不同的子空间,从而提取更具完备性和判别性的光照不变特征。最后用最近邻分类器对样本进行分类。在Yale B和AR人脸库上的实验表明:所提算法可以提取对光照鲁棒且具有鉴别性的人脸特征,从而提高光照变化条件下人脸识别的准确率。
- 曹洁朱晶晶李伟王进花
- 关键词：人脸识别光照变化
- 噪声相关情况下说话人跟踪方法被引量：1
- 2014年
- 利用滤波方法进行说话人跟踪时,过程与观测噪声相互独立的假设容易产生误差偏移,导致跟踪精度降低.针对这一问题,以高斯噪声为背景,在重要性权重条件最小方差意义下推导了噪声相关情况下的滤波步骤,并将该方法应用到说话人跟踪问题中.仿真实验表明,该方法较好地改善了噪声相关情况下的非线性跟踪问题,有效地提升了说话人跟踪方法的适应性和抗干扰能力.
- 李军曹洁李伟
- 关键词：说话人跟踪粒子滤波相关噪声
- 基于扩展的Haar-Like特征和LBP特征的人脸压缩跟踪算法被引量：8
- 2019年
- 针对传统的压缩跟踪算法采用简单的Haar-Like特征而在遮挡、光照变化、物体形变及背景干扰等情况下易产生目标漂移而导致跟踪失败的问题,提出了一种基于扩展的Haar-Like特征和局部二值模式(LBP)特征相结合的改进压缩跟踪算法,并运用于特定目标即人脸的跟踪。利用扩展的Haar-Like特征搜索目标的粗略位置,应用LBP特征充分表征人脸并进行精确跟踪来定位人脸目标的最佳位置。与简单的Haar-Like特征相比,LBP可以构建更稳定的目标表观模型,并扩展原有的Haar-Like特征,使算法在不同环境干扰下更鲁棒,同时也提高了跟踪算法的精度。实验证明:改进后的人脸压缩跟踪算法比传统的算法性能更优越。
- 曹洁唐瑞萍李伟
- 关键词：精跟踪
- 噪声相关粒子滤波算法被引量：4
- 2016年
- 对标准粒子滤波在处理非线性系统状态估计中噪声独立假设的局限,该文研究分析了一种噪声相关粒子滤波算法。在常用的系统状态模型基础上,分析了噪声相关时建议分布函数的具体分布形式,并以高斯相关噪声为背景,在重要性权重条件最小方差意义下推导了最优建议分布函数的数值表达式。所设计的滤波器有效弥补了传统粒子滤波算法在噪声相关情况下的缺陷,拓展了PF算法的应用范围。仿真实验表明了该方法的有效性。
- 李伟曹洁李军王进花
- 关键词：非线性系统粒子滤波
- 抗遮挡的鸡群优化粒子滤波目标跟踪方法被引量：4
- 2019年
- 针对遮挡情况下粒子滤波算法因粒子贫化而导致目标跟踪精度下降的问题,提出一种抗遮挡的鸡群优化粒子滤波跟踪方法.首先将粒子权值作为适应度来确定粒子的种类及关系,通过不同类型粒子的移动机制来完成位置更新;然后引入线性递减权重策略和向种群中最优个体学习部分来克服鸡群优化局部最优问题,并选择似然函数值最大的区域作为目标;最后,采用模板更新来继续遮挡情况下的跟踪.理论分析和实验结果表明,该算法相比于基本鸡群优化粒子滤波和粒子滤波跟踪方法,对遮挡目标具有良好的鲁棒性且跟踪精度较高.
- 曹洁王振莹李伟
- 关键词：目标跟踪粒子滤波
