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Infrared Small Target Tracking Approach Using Mean-shift

机译:均值漂移的红外小目标跟踪方法

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摘要

When the infrared small target has obvious mobile process and appearance changes, classic mean shift algorithm can not trace the object effectively, an algorithm that combines mean shift and kalman is proposed in this paper. Experimental results demonstrate that the improved algorithm can track the object successfully and have better robust for mobile process and appearance changes through predicting the site and size of the moving target in the next frame.
机译:当红外小目标具有明显的移动过程和外观变化时,经典的均值漂移算法不能有效地跟踪目标,提出了一种结合均值漂移和卡尔曼算法的算法。实验结果表明,改进的算法通过预测下一帧中移动目标的位置和大小,可以成功跟踪物体,并且对移动过程和外观变化具有更好的鲁棒性。

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