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基于流形学习和特征选择的鲁棒行人跟踪新算法
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-03-31
详细说明：流形学习已成为许多领域的流行方法，例如分类和识别。 在本文中， 我们基于之前在流形学习中的工作，提出了一种行人跟踪的新算法。 引入了一种新的流形子空间，其中可以最好地保留目标运动的固有特征，并且特征的维数很低。 在提出的子空间中，连续的行人姿势的变化可以通过这些固有特征很好地表示。 这也验证了我们的推测，即行人的运动可以通过一些固有的和低维特征来描述，这对于跟踪很重要。 尽管固有特征对于跟踪很有用，但是由于复杂背景的影响，直接应用固有特征的算法无法保证稳定的性能。 为了解决这个问题，引入了前景提取方法以通过选择最具区分性的颜色特征来自动将前景与候选图像区分开来增强跟踪稳定性。 事实证明，该预处理阶段可提高行人跟踪中低维特征表示的准确性。 整个跟踪过程（尤其是降维）是线性且快速的，无需进行复杂的计算。 实验结果验证了我们的算法在具有挑战性的条件下的有效性，例如复杂的背景，各种行人姿势，甚至是遮挡。
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