原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
目标跟踪与分类是现代跟踪系统的基本功能,不同的数据特性使得传统研究经常忽视两者之间的联系而将其分开处理.联合跟踪与分类研究则充分利用两者之间的耦合关系,使之互为补充,达到提高各自精度的目的.在分析联合跟踪与分类算法基本原理的基础上,按机理将其分为基于贝叶斯推理、D-S理论和贝叶斯风险框架下的联合跟踪与分类算法,并对三种框架下的算法进行了综述与性能比较.指出了联合跟踪与分类算法研究存在的问题及进一步研究的方向.
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文献信息
篇名 运动目标联合跟踪与分类研究综述
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 跟踪 分类 联合 贝叶斯推理 信用函数 贝叶斯风险 综述
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 综述评论
研究方向 页码范围 2025-2029
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.06.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘泉 西北工业大学自动化学院 544 9437 45.0 77.0
2 张洪才 西北工业大学自动化学院 243 5379 38.0 64.0
3 黄冬民 西北工业大学自动化学院 6 20 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
跟踪
分类
联合
贝叶斯推理
信用函数
贝叶斯风险
综述
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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