论文研究基于GMM的说话人识别技术研究.pdf

针对经典卡尔曼滤波器在滤波数学模型与实际过程的数学规律不匹配、滤波特性较差的情况，提出利用强跟踪卡尔曼滤波器对视频序列图像中的运动目标进行跟踪。该方法是在经典卡尔曼滤波递推公式中的一步验前误差方差阵中引入可在线计算的时变渐消矩阵，从而调节增益K，使之能够不断变化，保证对新息序列的自适应调节，使状态滤波更准确。实验结果表明，较之经典卡尔曼滤波，该方法具有对运动目标更强的跟踪能力，跟踪精度更高，均方误差更小。