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首页 > 期刊首页 >南京师大学报(自然科学版) >2017年1期  > 融合增量主成分分析与粒子滤波的车辆表观模型跟踪
融合增量主成分分析与粒子滤波的车辆表观模型跟踪
Vehicle Appearance Model Tracker Integrating Incremental Principal Component Analysis and Particle Filter
摘要: 针对车辆运动方向持续变化、目标车辆距离远近变化、光照强度变化等场景下,稳定且实时性地跟踪车辆的难点问题,融合自相关矩阵增量主成分分析(Incremental Principal Component Analysis,IPCA)增量学习与粒子滤波算法的基础上,提出一种新的基于表观模型(Appearance Model,AM)的车辆跟踪方法,从跟踪初始利用自相关...   查看全部>>
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