| 题名 | 基于增量学习判别模型的目标跟踪方法研究 |
| 作者 | 杨阳 |
| 答辩日期 | 2010 |
| 文献子类 | 硕士 |
| 授予单位 | 兰州理工大学 |
| 导师 | 李明 |
| 关键词 | 稀疏表示 判别模型 字典学习 视频目标跟踪 biased判别分析 |
| 学位名称 | 工程硕士 |
| 学位专业 | 电子与通信工程 |
| 英文摘要 | 判别模型目标跟踪是近几年提出的目标跟踪的新理念，它将视频目标跟踪问题视为目标物与背景的二分类问题，利用分类器或其他判别方法从每帧图像的背景中区分出目标。本文首先介绍了与目标跟踪和二分类判别有关的理论知识；其次对稀疏表示判别分类方法和增量学习方法进行了深入的研究，并提出了用于相应的分类算法和字典更新算法；最后，使用本文提出的跟踪算法对一些视频中的目标进行有效跟踪。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 61 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/100668]  |
| 专题 | 兰州理工大学 |
| 作者单位 | 兰州理工大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 杨阳. 基于增量学习判别模型的目标跟踪方法研究[D]. 兰州理工大学. 2010. |
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