研究论文 改进的核相关滤波算法在自航模动态目标跟踪应用.pdf

卡尔曼滤波算法在定位跟踪中的仿真，田安红，付承彪，Kalman滤波用在导航、雷达等领域对目标进行定位跟踪。本文研究了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，即搜索到目标并记录目标的

基于对JPDA和PDA算法的研究，为解决密集杂波环境下多目标跟踪算法复杂性问题，提出了一种新的快速算法，即在多目标环境下考虑近邻目标的影响，采用一种快速方法计算聚概率矩阵，然后用阈值法获取确认概率矩阵

针对复杂场景中传统单一手工特征表达能力不足,以及模型更新过程中由于误差累积导致模型退化问题,提出了基于相关滤波融合卷积残差学习的目标跟踪算法。将融合了多特征的相关滤波算法定义为神经网络中的一层,将特征

为满足视觉跟踪算法对跟踪精度与跟踪速度的要求, 提出一种结合目标检测的多尺度相关滤波视觉跟踪算法。所提算法基于深度学习的目标检测算法找出图像中目标的位置和尺寸, 利用相关滤波算法对所给出的目标特征进行

针对主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）在克服变量多重相关性中的局限作用，提出了基于K-maxmin聚类的改进PCA特征提取方法，并结合RelieF算法去除分类不

在运动目标跟踪方面，当前比较常用的算法就是Camshift算法。针对该算法容易产生目标丢失的情况，在本文中提出一种基于ORB（orientedbrief）特征点匹配的Camshift改进算法。原Cam

一种基于Camshift和LBP的目标跟踪改进算法，王聪，王海婴，针对Camshift算法不能有效处理背景与前景颜色相近以及背景复杂等情况，本文提出了一种基于Camshift和LBP的目标跟踪改进算法

目标跟踪问题在国防领域，如雷达对飞机、轮船和导弹等机动军事目标的精确探测和定位很大程度上决定了战争武器的有效性。针对点目标和扩展目标同时存在的特殊情况，提出基于随机集的点目标和扩展目标联合跟踪算法。该

针对动态路径诱导中寻优算法收敛速度慢,易陷入局部最优解的不足,提出了一种改进的量子蚁群算法(IQACA).首先,建立了考虑交叉口和路段耗费的动态路网模型,并建立了时间最优路径模型.借鉴量子蚁群算法的寻

针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式，以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题，提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上，