【摘 要】
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区域分布是运动目标的重要特征,可用于目标轨迹分类。已有分类方法往往假设轨迹片段呈矩形簇状或混合高斯状分布,限制了轨迹分类精度的提升。为此,提出一种基于核密度估计和
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区域分布是运动目标的重要特征,可用于目标轨迹分类。已有分类方法往往假设轨迹片段呈矩形簇状或混合高斯状分布,限制了轨迹分类精度的提升。为此,提出一种基于核密度估计和最大似然判决的轨迹分类方法,消除已有分类方法对数据分布模型的先验假设,进而解决因模型不适配导致的轨迹分类准确率受限问题。实验结果表明,相较于最小描述长度划分、高斯混合模型等方法,该方法对参数不敏感,训练时间明显缩短,轨迹分类准确率提升5%~15%。
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