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为了提高视觉跟踪方法在物体外观发生变化时的性能,提出一种基于增量式子空间学习的视觉跟踪系统。该系统利用基于增量式主成分分析的粒子滤波方法增量式地学习一个表示跟踪结果的低维特征空间,以反映目标物体的外观变化。实验结果表明,当目标物体在复杂环境中承受姿态和光照变化时,该视觉跟踪系统具有更好的性能。
基于增量式子空间学习的视觉跟踪系统
【摘 要】
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为了提高视觉跟踪方法在物体外观发生变化时的性能,提出一种基于增量式子空间学习的视觉跟踪系统。该系统利用基于增量式主成分分析的粒子滤波方法增量式地学习一个表示跟踪结果的低维特征空间,以反映目标物体的外观变化。实验结果表明,当目标物体在复杂环境中承受姿态和光照变化时,该视觉跟踪系统具有更好的性能。
【机 构】
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复旦大学计算机科学技术学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2010年02期
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金资助项目（2007BAH09B03）, 上海市科委基金资助项目（07dz15008 08dz1500109）
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