论文研究基于在线拓扑模型更新的目标跟踪 .pdf

针对跟踪过程中各类图像特征分离背景和目标能力的变化 ,提出一种基于增量判别分析的特征融合算法。该算法首先计算各特征图像的似然图 ,然后通过增量判别分析计算各特征分类性能 ,得到相应权重 ,并在此基础上

End-to-endrepresentationlearningforCorrelationFilterbasedtracking.pdfFlyingObjectDetectionfromaSingl

为了提高目标跟踪的准确性，针对当前目标跟踪算法的光照、遮挡以及姿态变化鲁棒性差等问题，提出了一种二维主成分分析和稀疏表示的目标跟踪算法。采用二维主成分分析和稀疏表示降低数据维数，减少计算复杂度，采用粒

为了提高目标外观迅速变化时视觉跟踪算法的鲁棒性，提出了一种基于混合观测模型的粒子滤波跟踪算法。在粒子滤波构架下，使用加权核直方图模型结合meanshift算法对粒子进行初定位，通过正交子空间模型作为精

在视觉跟踪中，如何适时地更新目标模型是影响跟踪算法跟踪精度和鲁棒性的关键性因素，也是当前研究中面临的重点和难点问题。对此，提出了一种基于多表观模型竞争的模型更新策略。通过多表观模型中各子模型的贡献度大

针对视觉跟踪过程中因目标尺度变化导致跟踪精度低的问题进行了研究，提出一种基于时空模型的尺度自适应视觉跟踪算法（spatio-temporalcontext-scaleadaptive，STC-SA）。

对等网络的拓扑失配会引起不必要的网络流量，不仅加重了物理网络的负担，而且加大了节点间资源搜索的平均时延。提出一种基于物理拓扑信息的P2P网络模型CSL。CSL模型是以自治系统之间的物理连接构成Cent

针对当前创建语音识别系统时只能采用经验式或启发式方法选择声学模型拓扑结构的情形，提出了一个基于标准遗传算法的声学模型拓扑结构优化算法。与以往的类似应用相比，该算法具备同时优化模型状态数与各状态高斯核数

目标跟踪

混合高斯模型已经广泛应用于背景建模中。但是检测结果受到噪音的干扰和突变光照的影响。为了解决这个问题，将Stauffer的混合高斯模型进行改进并与边缘信息相结合。当三帧差分判断出场景变化时，像素点的学习