摘要：本发明涉及一种基于概率主成分分析和压缩感知的在线目标跟踪方法，将压缩感知理论与PPCA相结合，得到了一个非常简洁的目标特征子空间表示模型，并且使用增量PCA算法在线更新该目标子空间表示模型，使得跟踪算法能够达到很好的实时性。同时我们将PPCA理论运用到计算候选目标与目标子空间表示模型的视觉相似性上，得到了两个距离DFFS和DIFS，而不仅仅是PCA中的重构误差，使得视觉相似性的计算更为准确，这样保证了跟踪算法的准确性。
- 专利类型发明专利
- 申请人西北工业大学;
- 发明人李映;宋旭;冉晨;
- 地址710072 陕西省西安市友谊西路127号
- 申请号CN201310241336.2
- 申请时间2013年06月18日
- 申请公布号CN103310463B
- 申请公布时间2016年01月20日
- 分类号G06T7/20(2006.01)I;
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京公网安备11010802043465号
