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摘要:
针对当前目标跟踪算法鲁棒性低且运算慢的问题,本文提出了一种基于子空间学习的实时目标跟踪算法。该方法在粒子滤波跟踪框架下,采用增量式PCA子空间学习方法学习一个正交子空间,利用学习到的正交子空间对目标外观进行线性表示;针对目标在遮挡、运动模糊等复杂干扰状态下容易产生跟踪漂移的问题,本文建立了一个将遮挡等复杂因素考虑在内的观测模型和模板更新方案,解决了基于最小均方误差准则的传统观测模型在复杂场景下的跟踪漂移问题。实验结果表明,本文的跟踪方法能够达到很高的跟踪精度,同时也达到了接近实时的跟踪速度。
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文献信息
篇名 一种基于子空间学习的实时目标跟踪算法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 视觉跟踪 PCA子空间 增量式子空间学习 粒子滤波
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 ?目标识别与跟踪?
研究方向 页码范围 52-58
页数 7页 分类号 TP391
字数 5147字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2015.02.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙锐 合肥工业大学计算机与信息学院 46 332 10.0 16.0
2 黄静茹 合肥工业大学计算机与信息学院 1 11 1.0 1.0
3 丁文秀 合肥工业大学计算机与信息学院 3 18 3.0 3.0
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  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
视觉跟踪
PCA子空间
增量式子空间学习
粒子滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
总下载数(次)
5
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