2009年 應(yīng)用技術(shù)
該項(xiàng)目主要研究了將圖像的低層特征和關(guān)于目標(biāo)的高層知識(shí)結(jié)合進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的問(wèn)題，將目標(biāo)跟蹤建模為“自頂向下”和“自底向上”相結(jié)合的后驗(yàn)概率密度估計(jì)問(wèn)題。由于高層知識(shí)的引入，提出的算法對(duì)目標(biāo)的跟蹤將更準(zhǔn)確，魯棒性更強(qiáng)。項(xiàng)目提出使用一組濾波器組來(lái)表達(dá)目標(biāo)的空域、頻域和尺度特性，采用在濾波圖像的中不同位置和尺寸的矩形的直方圖向量作為特征，基于自適應(yīng)增強(qiáng)算法（AdaBoost）學(xué)習(xí)目標(biāo)的結(jié)構(gòu)似然函數(shù)進(jìn)...
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