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RSS订阅原创 Adaptive Color Attributes for Real-Time Visual Tracking几句话总结
写在前面：本篇博客主要为了做一个简单的学习记录，以备后来温习算法时有所提示。由于都是简单的按照我自己的理解写的，且只有简短的几句话，因此并不适合于通过我的文章学习算法。简单来说就是本博目的是给“我”做个算法提醒，由于时间和能力有限并没有惠及到其他想学习本算法的同学。特此致歉。该算法是基于CSK算法的扩展，原CSK算法只用到了灰度信息进行训练，这里作者加入颜色信息发现效果更好。将原本RGB3通道
2016-05-06 17:22:54
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原创 VTD算法的几句话总结
VTD算法是将视觉跟踪进行分解组合。同时选取多个图像特征模型和多个运动模型。分别进行跟踪，选择效果最好的特征与运动组合进行当前时刻目标区域的选取。图像特征模型进行稀疏化表示。选择的特征有hue特征，灰度特征，饱和度特征和边缘特征。运动模型有平滑运动模型和快速运动模型。这样进行组合就会有8个跟踪器。他们同时对目标进行跟踪，选择效果最好的那个作为当前时刻主要的跟踪器。
2016-04-26 09:39:09
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原创 TLD算法的几句话总结
TLD目标跟踪算法是迄今为止视频演示效果我见过的最好的一个算法http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html。这个算法结合了跟踪模块、检测模块、综合模块和学习模块。第一帧手动给出boundingbox，然后分别送入跟踪模块和学习模块。学习模块通过目标片的仿射变换得到更多的正样本，负样本可在图像中的其他区域随机选取，将训练集送入PN学习框架下训练分类器。跟踪模块基于
2016-04-22 15:17:44
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原创 CT跟踪算法几句话的总结
CT算法是基于压缩感知的跟踪算法，首先提取图像的特征，文中用到的是haar特征，然后对特征利用进行稀疏感知进行降维。就爱那个将降维后的特征送入贝叶斯分类器进行训练，在下一帧在目标区域附近取框进行分类。分类后得到一个正样本的图象片和若干个负样本的图象片，用新得到的样本更新分类器。以此循环。由于每次更新只有一个正样本，因此当图像噪声比较大的时候可能会出现目标框的漂移。
2016-04-22 15:12:34
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原创 以此博客纪念全新开始的博士生涯
研究生阶段过得颇为惭愧，个人认为并没有取得很好的成果，研究内容也没有大的进展。好在最近有所醒悟，开始进步，我把这归功于一部电影和一段回忆。电影唤醒了我的回忆，而回忆让我有了动力。不断努力，让自己变得更优秀吧。寥寥几字，作为博客文章的首篇，纪念一下此刻的心情。
2016-04-21 14:00:42
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空空如也
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