【摘 要】
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传统的跟踪算法在定位目标时易受目标形变与背景噪声的影响,从而在跟踪过程中产生偏移且难以恢复.针对这一问题,在多示例学习(MIL)跟踪原理基础上,分析了跟踪偏移的原因,并在
【机 构】
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西安电子科技大学物理与光电工程学院,陕西西安710071
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传统的跟踪算法在定位目标时易受目标形变与背景噪声的影响,从而在跟踪过程中产生偏移且难以恢复.针对这一问题,在多示例学习(MIL)跟踪原理基础上,分析了跟踪偏移的原因,并在粒子滤波框架下,提出一种粒子滤波结合MIL的多尺度红外目标跟踪算法.该算法首先通过二阶自回归模型对初始粒子进行预测,并用在线提升算法强化贝叶斯分类器.由此,将分类器的响应作为重要性采样粒子的权值,从而估计出目标位置.为了验证该算法的有效性,采用三组红外目标序列图像进行实验,并与MIL、改进的模板匹配和Mean-Shift等算法作比较.实验结果表明,该算法在主观视觉和客观评价指标方面性能较优,其具有较强的抗干扰性.
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