最小软阈值和连续概率奇异值的跟踪算法

作者：王海军; 张圣燕

来源：滨州学院学报, 2014, (6): 81-86.

DOI：10.13486/j.cnki.16732618.2014.06.015

• 目标跟踪
• 最小软阈值
• 贝叶斯估计
• 遮挡

针对目标跟踪中 IVT(Incremental visual tracking)算法对遮挡问题比较敏感,?1算法计算量大的缺点,将 PCA(Principal Component Analysis )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。

• 单位
  滨州学院