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首页> 外文期刊>Applied optics >Detection and tracking of sea-surface targets in infrared and visual band videos using the bag-of-features technique with scale-invariant feature transform
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Detection and tracking of sea-surface targets in infrared and visual band videos using the bag-of-features technique with scale-invariant feature transform

机译：使用功能袋技术和尺度不变特征变换来检测和跟踪红外和可见波段视频中的海面目标

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Sea-surface targets are automatically detected and tracked using the bag-of-features (BOF) technique with the scale-invariant feature transform (SIFT) in infrared (IR) and visual (VIS) band videos. Features corresponding to the sea-surface targets and background are first clustered using a training set offline, and these features are then used for online target detection using the BOF technique. The features corresponding to the targets are matched to those in the subsequent frame for target tracking purposes with a set of heuristic rules. Tracking performance is compared with an optical-flow-based method with respect to the ground truth target positions for different real IR and VIS band videos and synthetic IR videos. Scenarios are composed of videos recorded/generated at different times of day, containing single and multiple targets located at different ranges and orientations. The experimental results show that sea-surface targets can be detected and tracked with plausible accuracies by using the BOF technique with the SIFT in both IR and VIS band videos.
机译：使用特征包（BOF）技术以及红外（IR）和可视（VIS）波段视频中的尺度不变特征变换（SIFT），可以自动检测和跟踪海面目标。首先使用离线训练集将与海面目标和背景相对应的特征聚类，然后使用BOF技术将这些特征用于在线目标检测。与目标相对应的特征与后续框架中的特征相匹配，以通过一组启发式规则进行目标跟踪。对于不同的真实IR和VIS波段视频以及合成IR视频，将跟踪性能与基于光流的方法针对地面真实目标位置进行了比较。方案由在一天的不同时间记录/生成的视频组成，其中包含位于不同范围和方向的单个和多个目标。实验结果表明，通过在IR和VIS波段视频中使用带有SIFT的BOF技术，可以以合理的精度检测和跟踪海面目标。

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