【摘 要】
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提出了一种RBF神经网络和Mean-shift相结合的跟踪算法．此算法采用Bhattacharyya系数度量环境干扰程度，使用不同的比率因子将RBF神经网络对目标位置预测结果与Mean—shift算法跟
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆理工大学设备处
【基金项目】
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国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2007AA01Z423);重庆市自然科学基金资助项目(CSTC,2007BB2134)
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提出了一种RBF神经网络和Mean-shift相结合的跟踪算法．此算法采用Bhattacharyya系数度量环境干扰程度，使用不同的比率因子将RBF神经网络对目标位置预测结果与Mean—shift算法跟踪结果加权，得到最终目标位置．实验结果表明，该方法在复杂环境下能对运动目标进行更加准确的跟踪．
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