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检测前跟踪通过在连续多帧观测中对目标信号进行非相参积累以检测和跟踪微弱目标。积累的关键在于对目标轨迹的准确估计和多帧迭代滤波。传统粒子滤波器过于依赖建议分布,对目标轨迹的估计不够准确。新提出的粒子流滤波器是一种很好的替代方法,但其过于依赖当前时刻的量测而弱化多帧迭代滤波。本文提出一种在粒子滤波框架下采用粒子流的检测前跟踪方法:采用粒子滤波器进行多帧迭代滤波,但在每一帧内,采用Localized Exact Daum-Huang粒子流进行滤波。为了应对目标量测的不确定性,本文改造了Localized Exact Daum-Huang滤波器,为每个粒子在其邻域内寻找最大似然量测,并利用该量测更新粒子状态。Rayleigh分布杂波下Swerling1型起伏目标的检测和跟踪实验证明了所提算法的性能。 相似文献
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针对采用相关滤波的判别式目标跟踪遇到的瓶颈问题:由于目标快速移动引起边界效应,使得相关滤波器在学习与更新过程中可能会引入错误,最终错误的累积将导致跟踪失败。在采集深度学习特征与样本相似性度量的基础上,提出一种引入交替方向乘子方法的改进相关滤波目标跟踪算法,选择DCNN深度特征有效地表征待跟踪目标的初始状态,通过在线分类过程中样本相似性比对与半监督学习,辅助解决相关滤波器在学习过程中存在的自学习问题。所提目标跟踪算法特别适合训练样本为持续获得的、同时存储空间较小的机器学习过程,提高目标在快速运动与部分遮挡等复杂情况下的跟踪成功率,针对VOT2016标准测试视频的实验表明:当目标面临快速运动时,对比CN、SAMF、STC算法,所提DA-CFT跟踪算法将跟踪成功率分别由60.4%~73.4%、67.2%~82.9%、80.9%~88.1%提升至85.6%~91.0%。 相似文献
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