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a priori probability

先验概率 (本文共4字) 阅读全文>>

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联合模板先验概率和稀疏表示的目标跟踪

中国图象图形学报
中国图象图形学报

0引言目标跟踪是当前计算机视觉领域的研究热点,并且有着广泛的实际应用,比如自动监控、智能导航、人机交互、军事防御等。尽管目标跟踪经过几十年的发展已经有了很大的进步,但是仍然有很多问题没有彻底解决,比如因噪声、旋转、遮挡、运动模糊、光照和姿态变化等引起的目标外观变化使得目标跟踪的准确性和鲁棒性受到了极大的挑战[1-3]。目标跟踪算法一般可分为基于判别模型的跟踪算法和基于生成模型的跟踪算法。基于判别模型的跟踪算法将跟踪问题转化为分类问题,跟踪过程就是将图像中目标和背景分开,因此如何设计鲁棒的分类器是这类算法的关键。Avidan[4]提出一种基于支持向量机分类器的单目标跟踪算法,但是该算法直接从当前跟踪结果中提取正负样本,误差容易累积,无法解决目标被遮挡问题。2011年,Babenkod等人[5]提出了多实例学习跟踪算法(MIL),该算法的训练样本是通过“包”的形式给出的,正样本包中至少包含一个正样本实例,负样本包中全部是负样本实例。... (本文共9页) 阅读全文>>

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