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Direct object detection from field-of-view multiplexed measurements

机译：从视场多路复用测量直接检测物体

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A compressive imaging model is proposed that multiplexes segments of the field of view (FOV) onto an infrared focal plane array (FPA). Similar to compound imaging, our model is based on combining pixels from a surface comprising of the different parts of the FOV. We formalize this superposition of pixels in a global multiplexing process reducing the number of detectors required for the FPA. We present an analysis of the signal-to-noise ratio for the full rank and compressive collection paradigms for a target detection and tracking scenario. We then apply automated target detection algorithms directly on the measurement sequence for this multiplexing model. We extend the target training and detection processes for the application directly on the encoded measurements. Optimal measurement codes for this application may imply abandoning the ability to reconstruct the actual scene in favor of reconstructing the locations of interesting objects. We present a simulated case study as well as real data results from a visible FOV multiplexing camera.
机译：提出了一种压缩成像模型，该模型将视场（FOV）的片段复用到红外焦平面阵列（FPA）上。与复合成像类似，我们的模型基于组合来自包含FOV不同部分的表面的像素。我们在全局复用过程中正式确定了像素的这种叠加，从而减少了FPA所需的检测器数量。我们提出了针对目标检测和跟踪场景的满秩和压缩收集范式的信噪比分析。然后，我们将自动目标检测算法直接应用于该多路复用模型的测量序列。我们直接在编码的测量值上扩展了应用程序的目标训练和检测过程。此应用程序的最佳测量代码可能意味着放弃了重建实际场景的功能，而倾向于重建有趣对象的位置。我们提出了一个模拟案例研究以及来自可见FOV多路复用摄像机的真实数据结果。

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