基于增量式子空间学习的红外目标跟踪研究

• 作者: 常诚 常雅男 查宇飞 毕笃彦 黄宏图
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 红外图像 视觉跟踪 粒子滤波 增量式子空间学习
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1668-1671
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

在对红外图像目标进行跟踪时,由于图像成像质量差致使目标的跟踪较为困难,采用一种基于增量式子空间学习的视觉跟踪方法,有效解决了红外图像中背景、目标运动方式复杂等问题；该方法基于粒子滤波,利用增量式主成分分析方法增量地学习一个有效的低维特征空间来适应目标外部结构的变化,鲁棒的跟踪红外图像中的目标；实验结果表明,该算法在具有复杂条件的红外图像中能够实现鲁棒的目标跟踪,跟踪成功率高达95％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	查宇飞	空军工程大学航空航天工程学院	39	601	11.0	23.0
2	毕笃彦	空军工程大学航空航天工程学院	282	3094	27.0	43.0
3	黄宏图	空军工程大学航空航天工程学院	14	47	5.0	6.0
4	常诚	空军工程大学航空航天工程学院	5	8	2.0	2.0
5	常雅男	空军工程大学航空航天工程学院	3	4	1.0	1.0