基于特征融合与分类器在线学习的目标跟踪算法

针对被跟踪目标运动、纹理或环境变化时，采用基于压缩感知目标跟踪算法目标易漂移、丢失的问题，提出了改进的压缩感知目标跟踪算法。通过压缩感知算法提取灰度和纹理特征，计算特征对样本分类结果并更新特征的权值，

一种基于自适应特征选择的目标实时跟踪算法,新的跟踪算法

针对基于压缩感知的目标跟踪算法中存在特征单一，在目标纹理或光照变化较大时跟踪不稳定的问题，提出了基于压缩感知的互补特征加权目标跟踪算法。该算法通过两个随机测量矩阵提取出两类互补的纹理特征和灰度均值特征

在简要说明基于空时上下文（STC）和基于核函数循环结构（CSK）目标跟踪器的基础上，重点介绍基于颜色特征（CN）的跟踪器，并针对其在目标被遮挡、尺度变化和光照发生变化时易发生跟踪漂移的问题，提出自适应

多分类器融合的光学遥感图像目标识别算法.pdf

这是中国图像图形学报出的一版关于2019年深度学习目标跟踪算法的综述，为PDF格式，全文共28页。大家对近几年深度学习目标跟踪算法有兴趣的可以下载

针对高光谱图像数据维度高、特征非线性以及标签数据获取难度大的特点,结合堆栈稀疏自动编码网络,提出了一种基于非局部方式特征融合的二级分类算法。与传统堆栈稀疏自动编码网络相比,光谱角匹配算法将找到的与被分

利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起

带有特征学习与继承的粒子滤波目标跟踪,孙晓燕,常发亮,近年来判别式目标模型是运动目标跟踪中表示和学习目标模型常采用方法,它可在一定程度上通过在线学习适应目标和背景的复杂变化。

这事一个基于跟踪微分器的跟踪算法，融合ssda算法，在预测位置的邻域内进行搜索，从而获得精确位置。