【摘 要】
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空中视角下无人机的目标跟踪是在空中视角下辨认出运动目标,并且对目标进行准确且连续的追踪。如何实现在遮挡,尺度变化,实时性要求高的俯视条件下鲁棒的目标跟踪仍是亟待解决的问题。提出一种将采用局部线性判别嵌入(LLDE)特征提取的方法和核相关滤波训练分类器相结合的算法。LLDE是流形学习中的局部线性嵌入算法(LLE)的改进,通过在LLE的基础上构造了一个向量转换和距离标度模型,使得不同类的样本距离更远,
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空中视角下无人机的目标跟踪是在空中视角下辨认出运动目标,并且对目标进行准确且连续的追踪。如何实现在遮挡,尺度变化,实时性要求高的俯视条件下鲁棒的目标跟踪仍是亟待解决的问题。提出一种将采用局部线性判别嵌入(LLDE)特征提取的方法和核相关滤波训练分类器相结合的算法。LLDE是流形学习中的局部线性嵌入算法(LLE)的改进,通过在LLE的基础上构造了一个向量转换和距离标度模型,使得不同类的样本距离更远,同类样本距离更近,提高了分类精度有助于解决遮挡和尺度变化。同时核相关滤波训练分类器,能够快速的跟踪目标满
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