【摘 要】
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建立有效的观测模型去区分目标与背景是实现稳健跟踪的核心。提出了一种基于多特征观测的红外目标跟踪算法。灰度特征、局部标准差特征和梯度特征均以直方图的形式描述目标外观;目标观测模型的构建则根据环境自适应权衡了以上三个特征,相应的各特征权值的动态选择通过最大化目标与其他图像区域的差异完成。在粒子滤波框架下,实现目标运动状态的估计与多特征权值的选择。真实场景实验结果表明,该算法在目标外观高动态、背景强杂波
【机 构】
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北京理工大学信息与电子学院,北京100081
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建立有效的观测模型去区分目标与背景是实现稳健跟踪的核心。提出了一种基于多特征观测的红外目标跟踪算法。灰度特征、局部标准差特征和梯度特征均以直方图的形式描述目标外观;目标观测模型的构建则根据环境自适应权衡了以上三个特征,相应的各特征权值的动态选择通过最大化目标与其他图像区域的差异完成。在粒子滤波框架下,实现目标运动状态的估计与多特征权值的选择。真实场景实验结果表明,该算法在目标外观高动态、背景强杂波的红外目标跟踪中具有更强的稳健性。
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