基于FREAK和P3CA的鲁棒目标跟踪

来源 :计算机学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liongliong504

【摘要】

：

在粒子滤波框架下,提出了基于快速视网膜特征点(Fast Retina Keypoint,FREAK)和主成分-典型相关分析(Principal Component-Canonical Correlation Analysis,P3CA)的目标跟踪算法.该文提出的基于FREAK的多模态运动模型提高了目标位置预测准确性,缩小了目标搜索空间.基于P3CA的外观模型利用图像子区域间的典型相关性衡量候选目标

【作者】

：

王宇霞赵清杰赵留军

【机构】

：

北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室

【出处】

：

计算机学报

【发表日期】

：

2015年06期

【关键词】

：

【基金项目】

：

国家自然科学基金（61175096,61300082）资助.

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