本发明提供一种基于贝叶斯学习和增量子空间学习的目标跟踪方法,混合两种子算法分别产生一个跟踪结果,本发明定义了这两个候选跟踪结果的可信度度量,最终算法选择可信度最高的算法作为跟踪结果;本发明通过降低判别算法的学习率和暂停更新产生模型算法来避免引入更多的噪声.克服了目标在遭受遮挡和巨大形变后跟踪漂移的问题.
发明专利
CN201610788786.7
2016.08.31
CN106355204A
2017-01-25
何发智 李康
武汉大学
G06K9/62(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9
G06K9/62(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9,G06K9/62