基于机器学习的小目标检测与追踪算法研究：性能与鲁棒性分析

本研究论文深入探讨了"基于机器学习的小目标检测与追踪的算法研究"。作者林晓林和孙俊，分别来自江南大学物联网工程学院，他们的研究聚焦于小目标在复杂环境中的精确检测与追踪问题。论文的核心贡献在于提出了一种创新的DT算法，该算法分为三个关键步骤。 首先，通过多结构闭运算重构技术对输入图像进行预处理，这一步骤旨在增强图像的特征表示，以便更好地提取潜在的小目标信息。这种方法有助于消除噪声、增强边缘和纹理细节，为后续的检测任务提供高质量的输入。 接着，论文引入了改进的多cell、多block的HOG算法，并结合支持向量机（SVM）进行小目标的检测。HOG是一种广泛用于对象检测的特征描述符，而通过多cell和多block的设计，算法能够更全面地捕捉目标的局部特征，提高检测的准确性和鲁棒性。SVM作为一种监督学习模型，能有效地分类小目标和背景，提升检测性能。 最后，算法采用了一种基于改进的孪生网络的追踪策略，对已经检测到的目标进行连续跟踪。这种追踪方法利用了深度学习的优势，能够适应目标在视频序列中的尺度变化和消失再出现的情况，提高了追踪的稳定性和准确性。 实验结果表明，该算法在处理天空背景和相对均匀的地面背景下都能展现出良好的性能，尤其对于小目标的追踪表现出很高的鲁棒性。这使得该算法在实际应用中，如无人机监控、视频分析等领域具有广泛的应用潜力。 这篇论文不仅提供了创新的机器学习方法来解决小目标检测和追踪问题，还展示了其在不同环境背景下的有效性和实用性，为相关领域的研究者提供了有价值的参考和启示。