A Maximal Fuzzy Entropy Based Gaussian Clustering Algorithm for Tracking Dim Moving Point Targets in Image Sequences

After targetspsila original states were estimated by multi-frame detection method, the tracking windows in which each target may be occur were used to lower the computational load. Then all the observational data could be positioned in a observational matrix, and we used a maximal-entropy Gaussian f...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2008 International Conference on Computer Science and Software Engineering : 12-14 December 2008 Ročník 6; s. 54 - 57
Hlavní autoři:	Xingke Lian, Hamdulla, A.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 01.12.2008
Témata:	Clustering algorithms Clustering methods difference factor Entropy Filters Image sequences maximal-entropy gauss fuzzy clustering measurement matrix Measurement uncertainty multi-window fusion Non-effective measurement Personal digital assistants Position measurement State estimation Target tracking
ISBN:	0769533361, 9780769533360
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!