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Bayesian defeat of camouflage

机译：贝叶斯迷彩的失败

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Abstract: A new technique is shown for refining and reducing incoming camouflage data based upon the Bayesian paradigm. Innovation is displayed in use of a statistical conditioning sequence that avoids the need to form target features from the data. The result is a simplified and more accurate probabilistic indication of actual target presence. This probabilistic indication can then be incorporated into a variety of target detection scenarios or, alternately, to form the basis of a theoretically optimal Bayesian target detector. Numeric simulation is presented to show the effectiveness of the technique against simulated camouflage.!7
机译：摘要：展示了一种基于贝叶斯范式改进和减少传入迷彩数据的新技术。通过使用统计条件序列来显示创新，从而避免了从数据中形成目标特征的需求。结果是实际目标存在的简化且更准确的概率指示。然后，可以将该概率指示并入各种目标检测方案中，或者作为替代，以形成理论上最佳的贝叶斯目标检测器的基础。数值模拟显示了该技术对模拟伪装的有效性。！7

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