机载跟踪器的逃逸目标图像快速识别模型仿真

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机载跟踪器进行逃逸目标识别跟踪的过程中,目标往往是高速移动的,为了逃逸跟踪,运动的速度和方向具有较大的突变性,与跟踪器之间会形成较大的跟踪距离差。传统的视觉方法为了弥补这种距离差,通过减少采集图像的样本,以提高跟踪的准确性,但是一旦样本数量过少,将会导致识别跟踪的准确性降低。提出基于高斯分布的动态逃逸目标识别跟踪方法。对跟踪目标图像进行归一化处理,获取与数据库中的样本图像具有同样的尺寸和分辨率的图像。计算动态目标图像的形心,根据高斯分布原理建立动态目标的识别跟踪模型,并对模型中的相关参数进行及时更新
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