【摘 要】
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结合稀疏贝叶斯学习方法和支持向量跟踪(SVT)原理,提出了相关向量跟踪(RVT).由于跟踪系统事先学习到了目标的"知识",故匹配发生在候选图像块与先验知识之间,而不必考虑模板更
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室,合肥,230009
【出 处】
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中国仪器仪表学会第七届青年学术会议
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结合稀疏贝叶斯学习方法和支持向量跟踪(SVT)原理,提出了相关向量跟踪(RVT).由于跟踪系统事先学习到了目标的"知识",故匹配发生在候选图像块与先验知识之间,而不必考虑模板更新.相关向量有比支持向量更稀疏的性能,所以相关向量跟踪比支持向量跟踪有更快的帧处理速度.另外,为了解决由于运动导致目标尺寸发生变化的匹配跟踪问题,采用了灰度真方图特征,引入了运动预测和变尺寸采样的方法.上述性能和方法在实验中得到了证实.
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