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【摘 要】
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在红外背景下,长时间鲁棒跟踪运动目标是一个具有挑战性的问题.提出了一种基于稠密特征采样(DSIFT)并结合词袋模型与粒子滤波的算法来处理海上红外目标跟踪问题.该算法首先采用DSIFT算法对目标区域及其邻域进行稠密采样并进行特征描述,从而得到包含正负样本的特征向量,然后采用聚类算法构建视觉字典来建立有判别力的目标外观模型.在跟踪过程中,对候选区域稠密采样并用学习得到的视觉字典进行外观表示,然后计算候
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院
【出 处】
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厦门大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年06期
【基金项目】
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国防基础科研计划项目,高等学校博士学科点专项科研基金（20110121110020）,国防科技重点实验室基金项目
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