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基于在线目标跟踪算法的研究: 2014年; 在线目标跟踪是一个具有挑战性的问题。当运动目标表面发生变化、背景光线剧烈变化、背景物体的遮挡以及运动造成的模糊时,需要建立一个有效的物体外在表示模型。为此,本文利用典型的主成分分析(PCA)与稀疏表示建立了有效的观测模型。将l1最小值引入到PCA重建中,将目标物体表示为主要特征和噪声之和的形式。除此之外,当发生遮挡和运动模糊时,为了减少跟踪漂移现象,该文提出了一种新的更新模型而不是简单的对观测模型直接更新。实验证明,该算法在目标物体发生遮挡以及背景光线发生剧烈变化时,对目标跟踪具有较强的鲁棒性。在评价指标重叠率和中心误差方面,算法跟踪精确度明显提高。; 刘伟黄勇坚骆华周子力; 关键词：主成分分析

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刘伟