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增量视觉跟踪器(Incremental visual tracking ,IVT)

跟踪的思路

IVT基于增量PCA的思想，在获得当前帧之前若干帧跟踪结果所构成图像空间条件下，对所得图像空间进行PCA处理，获得历史跟踪结果的均值和特征向量。

之后，跟踪过程由粒子滤波引导。为了实现对下一帧中目标得识别与跟踪，以当前帧跟踪结果为均值，预先设定的阈值为方差，抽取粒子作为跟踪候选目标，送入之前训练好的特征子空间中，计算候选目标与特征子空间中心之间的距离。则跟踪结果即为距离最短的候选点。继续下一帧跟踪，积累至5帧后，利用积累之结果对原有的子空间进行增量更新。获得新的均值和特征向量，在之后的5帧内，采用相同的均值和特征向量对粒子进行识别。


参考文献

D.Ross,et.al Incremental learning for robust visual tracking,IJCV，2008

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