一种基于线性判别空间增量更新的跟踪方法

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为了在视频中稳定地跟踪目标物,提出一种基于增量型线性判别分析的目标跟踪方法.该方法利用一组仿射参数描述目标物在视频中的空间位置及姿态,根据状态转移模型预测得到下一帧视频中目标物的候选图像样本集合.计算各样本在线性判别空间中为目标图像的似然度,以具有最大似然度的样本作为目标图像区域.最后由类间散度矩阵与类内散度矩阵的充分生成集作旋转变换完成投影矩阵的增量更新,以保持判别空间的判别能力.实验结果表明,该方法对目标物及其周围背景的外观变化具有较强的自适应性,能够有效地对运动目标进行仿射不变的跟踪.
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