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开源程序设计

基于偏最小二乘分析的目标追踪

追踪目标图像序列中行驶的汽车追踪方法偏最小二乘分析偏最小二乘分析(partialleastsquaresanalysis，PLS)就是在自变量空间和因变量空间中分别找出各自的潜变量，即各自具有特征代表性的主成分，它们分别是自变量和因变量的某种线性变换。为了使自变量成分对因变量成分有最大的解释能力或预测能力，2种潜变量之间的相关性要达到最大。在目标跟踪中，目标和背景分别被采样，并且标记为不同的类别属性。PLS方法能有效地在一个低维空间中表示特征向量，相对于原始数据空间，它能更有效地获取自变量和因变量之间的相关性。因此，采用PLS建立目标的外观模型，它能有效地表征目标，实施数据降维和进行目标和背景的分类。二级粒子滤波在粒子滤波的第一阶段，选取上一帧跟踪效果最好的特征进行一次粒子滤波，得到目标的粗略状态；在粒子滤波的第二阶段，在第一次滤波产生的粒子集的基础上进行抽样，使用PLS方法再次进行粒子滤波，即第二次寻优，以获得目标的精确状态。具体算法：PLS外观模型具体算法：PLS外观模型具体算法：PLS外观模型具体算法：追踪过程具体算法：追踪过程

谢谢大家

参考文献：QingWang,FengChen,WenliXu,andMing-HsuanYang,“Objecttrackingviapartialleastsquaresanalysis,”ImageProcessing,IEEETransactionson,

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