基于增量學(xué)習(xí)的視頻跟蹤.pdf

1、在計算機視覺和模式識別領(lǐng)域，視頻跟蹤是一個非常重要的研究方向。
　　雖然前人對視頻跟蹤有了大量的研究，但依然有很多問題未能得到很好的解決，如:無法實時的跟蹤目標，無法穩(wěn)定的跟蹤快速運動的目標，無法適應(yīng)目標物體表面的變化，無法適應(yīng)光照條件的變化及目標物體被遮擋等。
　　本文首先對目標識別和目標跟蹤的背景和現(xiàn)狀進行介紹，目標識別和目標跟蹤有著重要的應(yīng)用價值和豐富的研究歷史。然后指出現(xiàn)有算法的不足之處。
　　其次介紹了基于增

2、量主成分分析的模板更新基礎(chǔ)知識。先分析主成分分析的基本原理，然后列出奇異值分解方法，再重點描述以序列卡洛變換為主體更新樣本特征基和樣本均值的方法，并列出了此技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)在計算量上的區(qū)別。
　　再次闡述了視頻跟蹤目標的流程。先討論了本文所用算法跟蹤物體目標的基本流程，后引出基本粒子濾波器并介紹了蒙特卡羅方法的原理及其在目標跟蹤中的應(yīng)用。
　　最后在此基礎(chǔ)上，采用一種以改進增量主成分分析更新模板為框架的綜合型視頻跟蹤算法。改進