• 基于贝叶斯学习和增量子空间学习的目标跟踪方法

    • 摘要:

      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.

    • 专利类型:

      发明专利

    • 申请/专利号:

      CN201610788786.7

    • 申请日期:

      2016.08.31

    • 公开/公告号:

      CN106355204A

    • 公开/公告日:

      2017-01-25

    • 发明人:

      何发智 李康

    • 申请人:

      武汉大学

    • 主分类号:

      G06K9/62(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9

    • 分类号:

      G06K9/62(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9,G06K9/62