本文關(guān)鍵詞： 信息處理技術(shù) 冗余字典 壓縮感知 粒子濾波 目標(biāo)跟蹤　出處：《兵工學(xué)報》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對多特征壓縮感知算法中,要求信號稀疏表示的基是一個正交矩陣的問題,提出了提取紅外與可見光的多特征目標(biāo)構(gòu)造冗余字典子空間下的稀疏表示,分析了壓縮感知算法中感知矩陣的選擇和稀疏信號的重構(gòu)。根據(jù)對信號稀疏表示的重構(gòu),提出粒子濾波框架下基于冗余字典的多特征壓縮感知跟蹤方法,能夠自動檢測復(fù)雜場景中出現(xiàn)的動態(tài)目標(biāo)。實驗結(jié)果表明,與其他經(jīng)典算法相比,該算法在光照變化、相似外形的干擾目標(biāo)遮擋等復(fù)雜場景中具有更好的魯棒性及實時性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the basis of signal sparse representation is an orthogonal matrix in multi-feature compression sensing algorithm, a sparse representation in redundant dictionary subspace based on extracting infrared and visible light is proposed. The selection of perceptual matrix and the reconstruction of sparse signal in compressed sensing algorithm are analyzed. According to the reconstruction of sparse representation of signals, a multi-feature compression perceptual tracking method based on redundant dictionaries is proposed in the framework of particle filter. It can automatically detect dynamic targets in complex scene. Experimental results show that compared with other classical algorithms, the algorithm changes in the illumination. It has better robustness and real-time performance in complex scenes such as object occlusion with similar shapes.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)自動化學(xué)院;南京理工大學(xué)紫金學(xué)院電子信息與光電技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(U1330133)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言光電跟蹤系統(tǒng)作為一種新型無源跟蹤裝備,其特點是采用光電傳感器探測和跟蹤目標(biāo),在復(fù)雜背景下迅速、可靠地提取目標(biāo)影像,配合激光測距設(shè)備建立目標(biāo)運動航跡,實現(xiàn)對目標(biāo)連續(xù)穩(wěn)定的狀態(tài)估計和濾波,為各類火控系統(tǒng)實施火力打擊提供精確解算的射擊諸元信息[1]。因此對目標(biāo)跟

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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