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10.3788/IRLA201847.0326001

一种用于无人机的目标颜色核相关跟踪算法研究

引用
利用CSK算法从图像碎片中提取运动目标的一个最小二乘分类,引入多通道颜色特征标定运动目标,通过当前图片碎片中的核函数周期性假设循环结构,一定程度拟补CSK算法使用目标灰度特征描述能力的不足.采用PCA降低特征维度并去除特征冗余信息,提高分类器参数更新速度,解决了CSK算法分类器参数更新线性化、无法适应目标发生较大变化时的运动目标跟踪问题.利用benchmark测试平台的算法集与测试数据集进行了实验,目标颜色核相关跟踪算法(TCKCT)的实验结果表明,对光照变化、背景杂乱、目标形变、目标运动速度较快、目标运动幅度较大的情况下,算法都有较好的跟踪效果.无人机跟踪遥控小车的物理实验结果,进一步验证了TCKCT算法特性,良好的实时性能够满足无人机目标跟踪要求,具有良好的实际应用前景.

颜色特征标定、无人机、目标跟踪、CSK

47

TP391(计算技术、计算机技术)

2018-07-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

263-269

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