Multimodal Image Fusion Tracking Algorithm Based on CoUpdate
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摘要: 针对复杂环境下引起的目标失跟问题，提出了一种基于模型互更新的可见光与红外图像融合跟踪算法。基于把视觉跟踪问题视为“中心-周围”分类的思想，首先从可见光与红外图像中分别提取目标及周围像素点的特征，然后采用Boosting算法训练得到跟踪模型。基于分类结果计算像素点的置信度，采用决策级融合方法得到似然图像，通过均值漂移算法估计目标位置。最后在Co-Training框架下结合目标跟踪结果进行模型的互更新。实验结果表明，该算法提高了跟踪的鲁棒性，有效利用了多模图像的信息。
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期刊类型引用(2)
1. 陈黎艳，熊强强，曾美琳. 基于改进逆滤波的红外图像目标信息快速复原研究. 激光杂志. 2022(08): 164-168 . 
百度学术
2. 王志社，姜晓林，武圆圆，王君尧. 可见光与红外图像组K-SVD融合方法. 红外技术. 2021(05): 455-463 . 本站查看
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