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最小软阈值和连续概率奇异值的跟踪算法

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摘要针对目标跟踪中IVT（Incrementalvisualtracking）算法对遮挡问题比较敏感,1算法计算量大的缺点,将PCA（PrincipalComponentAnalysis）子空间假定为具有高斯噪声和拉普拉斯噪声,同时引入二进制值以排除遮挡因素,提出了基于最小软阈值和连续概率奇异值的目标跟踪算法。实验结果表明,新算法对光照、遮挡、尺度变化等因素具有较强的鲁棒性。

DOI wjvx6ygw47/1476798

作者王海军;张圣燕

机构地区不详

出处《滨州学院学报》 2014年6期

关键词目标跟踪最小软阈值贝叶斯估计遮挡

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2014年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）