钱诚

作品数：3被引量：5H指数：1
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供职机构：浙江大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：目标跟踪仿射不变生成集学习算法目标跟踪算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《计算机辅助设计与图形学学报》《浙江大学学报（工学版）》更多>>
所获基金：国家重点基础研究发展计划国家高技术研究发展计划更多>>
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适用于目标跟踪的加权增量子空间学习算法被引量：1
《浙江大学学报（工学版）》2011年第12期2240-2246,共7页钱诚 张三元 
国家"973"重点基础研究发展规划资助项目(2009CB320804);省部产学研资助项目(2011B090400546)
为了克服目标物外观变化给跟踪造成的困难,提出一种基于加权增量子空间学习的目标跟踪算法.该算法构造了一个可在线更新的子空间作为视频中目标物的外观模型,根据概率转移模型预测得到一组图像样本作为目标物在当前帧中可能出现的图像区...
关键词：目标跟踪 增量子空间学习 算子向量 时间权值 
采用增量型非负矩阵分解建模的目标跟踪算法被引量：1
《计算机辅助设计与图形学学报》2010年第6期972-977,共6页钱诚 徐舒畅 张三元 
国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2009CB320804)
建立鲁棒的外观模型是目标跟踪中的关键问题,为此提出一种基于增量型非负矩阵分解的目标跟踪算法.首先根据转移概率模型在当前帧中预测得到一组图像样本;随后利用非负矩阵分解获取样本在子空间中的坐标向量;在此基础上计算样本与前一帧...
关键词：增量型非负矩阵分解 目标跟踪 相关性 子空间模型 
一种基于线性判别空间增量更新的跟踪方法被引量：3
《模式识别与人工智能》2010年第2期250-255,共6页钱诚 徐舒畅 张引 张三元 
国家863计划资助项目(No.2007AA01Z311;2007AA04Z1A5)
为了在视频中稳定地跟踪目标物,提出一种基于增量型线性判别分析的目标跟踪方法.该方法利用一组仿射参数描述目标物在视频中的空间位置及姿态,根据状态转移模型预测得到下一帧视频中目标物的候选图像样本集合.计算各样本在线性判别空间...
关键词：目标跟踪 增量型线性判别分析 生成集 仿射不变 
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