探讨智能环境下基于视频多特征融合单说话人跟踪方法

论文导读：
智能环境下基于视频多特征融合的单说话人跟踪方法论文相关文献王欢;任明武;杨静宇-一种多特征融合的粒子滤波跟踪新算法[J];计算机工程与应用;、张恒;吴晓娟;董文会-基于模糊融合的驾驶员眼睛状态识别[J];计算机应用;、任彪;樊祥;马东辉-基于多特征融合与粒子滤波的红外弱小目标跟踪策略[J];弹箭与制导学报;、韩健;彭玉华;刘微-电视画质测评专家系统[J];计算机工程与应用;、周斌;林喜荣;贾惠波;宋榕-多特征融合的手背血管识别算法[J];清华大学学报(自然科学版);、刘贵喜;范春宇;高恩克-基于粒子滤波与多特征融合的视频目标跟踪[J];光电子.激光;、张进;魏敏;卢宇;吴钦章-基于多特征融合的红外目标关联算法[J];红外与激光工程;、刘李敦;王星-基于多特征融合的图像检索技术研究[J];计算机时代;、胡全;邱兆文;王霓虹-基于多特征融合的图像语义标注[J];东北林业大学学报;、黄敏;姜静-基于多特征自适应阈值检测的关键帧提取[J];郑州轻工业学院学报(自然科学版); 施绍萍;孙兴玉;邱建丁-基于多特征融合预测蛋白化位点的研究[A];第十一届全国计算（机）化学学术会议论文摘要集[C];、张冬雨;李乃民;王宽全;贾丹兵;刘珊;李艳来;陈倩-基于决策层多特征融合的脉象分类研究[A];第四次全国中西医结合诊断学术研讨会论文集[C];、赵妍妍;秦兵;刘挺;张俐;苏中-基于多特征融合的句子相似度计算[A];全国第八届计算语言学联合学术会议（JSCL-、李玉峰;郑德权;赵铁军-基于SVM和多特征融合的图像分类[A];第四届全国信息检索与内容安全学术会议论文集（上）[C];、朱娅妮;杜加友-基于多特征融合的人脸表情识别[A];浙江省电子学会会论文集[C];、刘新星;汪增福-基于连接体搜索和多纹理特征融合的字符提取[A];中国智能自动化会议论文集[C];、徐蕊;李国辉;赵福华;来旭;叶泽刚-一种卫星云图云团多特征分类模型[A];第二届和谐人机环境联合学术会议(HHME、邵伟;何婷婷;胡珀;肖华松-一种面向查询的多文档文摘句选择策略[A];内容计算的研究与应用前沿——第九届全国计算语言学学术会议论文集[C];、邓金杰;肖诗斌;吕学强;程涛-基于多特征融合的图像检索研究[A];图像图形技术研究与应用、王轶;金立左;潘泓;袁晓辉-基于人脸和指纹特征融合的多模态识别[A];中国智能自动化会议论文集（第三分册）[C];
论文目录
摘要7-9
Abstract9-11
插图索引11-12
附表索引12-13
第1章绪论13-22

1.1研究背景与作用13-14

1.2智能环境介绍14-15

1.3目标跟踪的国内外研究目前状况15-20

1.3.1基于视频的说话人跟踪研状15-16

1.3.2信息融合策略国内外研究目前状况16-20

1.4本文的主要工作和结构安排20-22

第2章粒子滤波算法及融合策略概述22-29

2.1粒子滤波算法原理22-24

2.

1.1粒子滤波22-23

2.

1.2粒子滤波存在的理由23-24

2.2融合策略概述24-28

2.1乘性融合及加权和融合24-25

2.2证据理论融合策略25-26

2.3融合策略的对比分析26-28

2.3本章小结28-29

第3章证据理论融合策略的改善及在视频目标跟踪中的应用29-53

3.1证据理论融合策略的改善29-46

3.

1.1基于证据源修正的证据理论融合策略30-33

3.

1.2基于组合规则修正的证据理论融合策略33-35

3.

1.3基于冲突因子修正的证据理论组合策略35-38

3.

1.4实验分析38-46

3.2一种改善的证据理论融合策略及在视频跟踪中的应用46-52
3.

2.1视频互补特征的选取及特征与证据间对应关系的建立46-47

3.

2.2基于K-L距离和不确定性的加权证据修正47-49

3.

2.3改善的证据理论融合策略在目标跟踪中的应用49-52

3.3本章小结52-53
第4章基于多特征自适应融合的说话人跟踪53-63

4.1单一融合策略存在的理由及分析53-54

4.2基于信息损失的多特征自适应融合策略及应用54-58

4.

2.1多特征自适应融合策略的提出54-56

4.

2.2基于信息损失度量的自适应融合策略在说话人跟踪中的应用56-58

4.3基于信息熵的多特征自适应融合策略及应用58-62
4.

3.1基于信息熵的多特征自适应融合策略58-59

4.

3.2基于信息熵度量的自适应融合策略在说话人跟踪中的应用59-62

4.4本章小结62-63
结论与展望63-65
参考文献65-71
致谢71-72
附录A攻读硕士学位期间参与项目与发表学术论文72
计算机视觉目标跟踪信息融合粒子滤波证据理论视频多特征融合乘性融合加权和融合
参考文献
李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别策略研究[D];江苏大学;、徐志刚;基于多特征融合的路面破损图像自动识别技术研究[D];长安大学;、田纲;基于多特征融合的Mean shift目标跟踪技术研究[D];武汉大学;、郭丽;基于内容的商标图像检索研究[D];南京理工大学;、郑建明;基于HMM的多特征融合钻头磨损监测技术的研究[D];西安理工大学;、尹宏鹏;基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究[D];重庆大学;、林贤明;复杂场景下的人体行为识别若干关键技术研究[D];厦门大学;、王欢;运动目标检测与跟踪技术研究[D];南京理工大学;、曾璞;面向语义提取的图像分类关键技术研究[D];国防科学技术大学;、陶超;高分辨率遥感影像中的城区与建筑物检测策略研究[D];华中科技大学; 中国硕士学位论文全文数据库REFAS BENABDELLAH;使用跟踪移动对象多特征融合[D];哈尔滨工程大学;、陶建峰;基于多特征融合的行人检测策略研究[D];南京理工大学;、曹帅;基于多特征融合的室内机器人视觉环境理解研究[D];沈阳工业大学;、朱江烽;基于多特征融合的网络媒体综合检索[论文导读：
D];浙江大学;、陈娟;基于多特征融合的雷达目标识别[D];西安电子科技大学;、张兆年;基于多特征融合的中文情感分类策略研究[D];江西财经大学;、郭运艳;视频序列中目标的多特征融合跟踪技术研究[D];宁波大学;、郭雷雷;智能环境下基于视频多特征融合的单说话人跟踪策略研究[D];兰州理工大学;、张聪;基于多特征融合技术的商标检索系统[D];北京印刷学院;、张国宏;基于多特征融合的外观设计专利图像检索算法[D];广东工业大学;