排序方式： 共有21条查询结果，搜索用时 0 毫秒
21.
针对目标跟踪过程中,可变目标表观的特征数据会发生“分布漂移”的问题,提出一种基于非参贝叶斯多模表观模型的目标跟踪方法.首先,以时间Dirichlet过程为先验分布,把先前估计的目标样本划分为不同的聚集,使得每个聚集表示一类表观,同时,每个表现类被建模为判别式分类器;然后,基于贝叶斯后验推断,权衡先前表观模型的分类误差和拆分聚集的代价,从数据中自主学习表现模型;最后,基于Noisy-OR模型,以贪心(Greedy)策略协同各表观分类器判别出目标.仿真结果表明该方法能较好的跟踪可变目标表观,改善了目标跟踪性能. 相似文献