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基于协方差描述子稀疏表示的前视红外建筑物目标跟踪锁定

杨春伟,  王仕成,  廖守亿,  刘华平

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文章导航 > 红外技术  > 2016 >  38(5): 389-395
杨春伟, 王仕成, 廖守亿, 刘华平. 基于协方差描述子稀疏表示的前视红外建筑物目标跟踪锁定[J]. 红外技术, 2016, 38(5): 389-395.
引用本文: 杨春伟, 王仕成, 廖守亿, 刘华平. 基于协方差描述子稀疏表示的前视红外建筑物目标跟踪锁定[J]. 红外技术, 2016, 38(5): 389-395.
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YANG Chunwei, WANG Shicheng, LIAO Shouyi, LIU Huaping. Forward-looking-infrared Building Object Tracking Based on Sparse Representation of Covariance Descriptor[J]. Infrared Technology , 2016, 38(5): 389-395.
Citation: YANG Chunwei, WANG Shicheng, LIAO Shouyi, LIU Huaping. Forward-looking-infrared Building Object Tracking Based on Sparse Representation of Covariance Descriptor[J]. Infrared Technology , 2016, 38(5): 389-395.
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基于协方差描述子稀疏表示的前视红外建筑物目标跟踪锁定

  • 第二炮兵工程大学精确制导仿真技术实验室，陕西西安 710025; 清华大学计算机科学与技术系，北京 100084

  • 第二炮兵工程大学精确制导仿真技术实验室,陕西西安,710025

  • 清华大学计算机科学与技术系,北京,100084

  • 中国人民解放军火箭军工程大学

  • 清华大学

详细信息

  • 中图分类号: TP391

Forward-looking-infrared Building Object Tracking Based on Sparse Representation of Covariance Descriptor

    摘要
  • 摘要: 作为前视红外成像末制导的关键部分，红外目标跟踪是一个极具挑战性的课题。本文针对前视红外建筑物目标，提出了一种基于协方差描述子稀疏表示的红外目标跟踪框架。首先，提取红外建筑物目标的协方差描述子特征；其次，由于协方差描述子属于黎曼空间，采用log-Euclidean变换将其转换到欧式空间；最后，在粒子滤波的理论框架基础上，采用目标在字典中的稀疏表示作为观测模型，对红外建筑物目标进行表示，通过贝叶斯状态推理框架进行目标跟踪。对前视红外建筑物目标的跟踪实验表明，该方法在跟踪准确度及鲁棒性方面体现出了优良的特性。
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