基于模糊熵高斯聚类的弱点状动目标跟踪技术

• 作者: 王新滨 艾斯卡尔·艾木都拉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 点目标 序列图像 最大模糊熵高斯聚类 跟踪
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 50-51,64
• 页数: 3页
• 分类号: TP911.71
• 字数: 2382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.11.015

摘要

研究了一种基于最大模糊熵高斯聚类的实时图像目标跟踪算法:在目标初始信息(位置、速度)已知的情况下,应用最大模糊熵高斯聚类的方法进行跟踪窗内测量点融合,将融合后的点输入到Kalman滤波器中进行预测目标点下一个状态的位置,在预测位置继续开一个跟踪窗进行检测、融合,直至所有图像都被跟踪完为止.理论及实验结果表明,在序列图像情况下该算法能够在保持跟踪实时性的同时.提供较高的跟踪精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾斯卡尔·艾木都拉	新疆大学信息科学与工程学院	170	561	11.0	15.0
2	王新滨	新疆大学信息科学与工程学院	2	4	1.0	2.0