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Histogram-PMHT for extended targets and target groups in images

机译：直方图-PMHT用于扩展图像中的目标和目标组

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This article deals with the integration of random matrices into the Histogram Probabilistic Multi-Hypothesis Tracker (H-PMHT), a parametric track-before-detect method that locates targets in imagery by fitting a mixture of probability densities. The random matrices are used to describe the unknown physical extent of targets in the sensor image, a parameter that can change with time depending on the target orientation and sensor geometry. The track management model is extended to allow merging and splitting targets. The performance of the algorithm is quantified through simulations and using a benchmark people surveillance data set from the CAVIAR project.
机译：本文介绍了将随机矩阵集成到直方图概率多假设跟踪器（H-PMHT）中的方法，该方法是一种先检测后跟踪的参数方法，可以通过拟合概率密度混合来定位图像中的目标。随机矩阵用于描述传感器图像中目标的未知物理范围，该参数会根据目标方向和传感器几何形状随时间变化。跟踪管理模型得到扩展，可以合并和分割目标。通过仿真并使用CAVIAR项目中的基准人员监视数据集来量化算法的性能。

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