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多假设跟踪算法（MHT）是一种在数据关联发生冲突时，形成多种假设以延迟做决定的逻辑。与PDA合并多种假设的做法不同，MHT算法把多个假设继续传递，让后续的观测数据解决这种不确定性。举个例子，PDA对所有假设以对应的概率进行加权平均，然后再对航迹进行更新。因此，如果有10个假设，PDA会将这10个假设有效的合并只留下一个假设。而另一方面，MHT却是保持这10个假设的子集并延迟决定，这样可以利用之后的观测数据解决当前扫描帧的不确定性问题。 -Multiple Hypothesis Tracking
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A new approach toward target representation and localization, the central component in visual tracking of nonrigid objects,
is proposed. The feature histogram-based target representations are regularized by spatial masking with an isotropic kernel.
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本书为卡耐基梅隆大学教授Robert T. Collins在中美学术交流会上专门为中国学生做的关于目标跟踪方面的讲座，内容涵盖了template matching, mean-shift, data association等。同时结合了他们实验室的项目经验，讲解内容深入浅出，全力推荐！-Book for the Carnegie Mellon University Robert T. Collins in the United States specifically for academic e
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Part I Introduction to Multisensor Data Fusion
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Multisensor Data Fusion
David L. Hall and James Llinas
1.1 Introduction
1.2 Multisensor Advantages
1.3 Military Applications
1.4 Nonmilitary Applications
1.5 Three Processing Architectu
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提出了一种新的概率数据互联和粒子滤波相结合的新算法，并应用于杂波环境下的无源声纳系统中，该算法也可以很容易的应用于多目标情形。-There proposed a new method of data association called highest probability data association (HPDA) combined with
particle filtering and applied to passive sonar tracking in clutter.The
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