摘要：本發(fā)明涉及一種基于概率主成分分析和壓縮感知的在線目標(biāo)跟蹤方法，將壓縮感知理論與PPCA相結(jié)合，得到了一個(gè)非常簡(jiǎn)潔的目標(biāo)特征子空間表示模型，并且使用增量PCA算法在線更新該目標(biāo)子空間表示模型，使得跟蹤算法能夠達(dá)到很好的實(shí)時(shí)性。同時(shí)我們將PPCA理論運(yùn)用到計(jì)算候選目標(biāo)與目標(biāo)子空間表示模型的視覺(jué)相似性上，得到了兩個(gè)距離DFFS和DIFS，而不僅僅是PCA中的重構(gòu)誤差，使得視覺(jué)相似性的計(jì)算更為準(zhǔn)確，這樣保證了跟蹤算法的準(zhǔn)確性。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請(qǐng)人西北工業(yè)大學(xué);
- 發(fā)明人李映;宋旭;冉晨;
- 地址710072 陜西省西安市友誼西路127號(hào)
- 申請(qǐng)?zhí)?/b>CN201310241336.2
- 申請(qǐng)時(shí)間2013年06月18日
- 申請(qǐng)公布號(hào)CN103310463B
- 申請(qǐng)公布時(shí)間2016年01月20日
- 分類號(hào)G06T7/20(2006.01)I;
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