张宝昌;亚历山德罗·佩里纳;李志刚;维托里奥·穆里诺;刘建庄;季荣荣 限制多重高斯不确定性并应用于目标跟踪。 (英语) Zbl 1398.68603号 国际期刊计算。视觉。 118,第3期,364-379(2016). 小结:本文证明了多重高斯函数的不确定性界,称为多重高斯不确定性(MGU),它极大地推广了单一高斯函数的测不准原理。首先,作为理论贡献,我们证明了多重高斯波函数之和的动量(速度)和位置在理论上是有界的。其次,在实际应用中,我们证明了该界可以很好地用于在线学习框架中的目标跟踪,以检测局部运动的异常。通过将MGU与给定的目标跟踪器集成,我们证明不确定性原理可以在跟踪中提供显著的鲁棒性。大量实验表明,所提出的MGU能够显著帮助基础跟踪器克服目标漂移,并达到最先进的结果。 引用于1文件 MSC公司: 第68页第45页 机器视觉和场景理解 关键词:测不准原理;目标跟踪;MGU公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{B.Zhang}等人,国际计算机杂志。视觉。118、3号、364--379(2016;Zbl 1398.68603) 全文: 内政部 参考文献: [1] Adam,A.、Rivlin,E.和Shimshoni,I.(2006年)。使用积分直方图进行基于碎片的鲁棒跟踪。CVPR公司. [2] Ali,S.和Shah,M.(2008)。用于跟踪高密度人群场景的地面场。在ECCV会议记录. [3] Avidan,S,支持向量跟踪,IEEE PAMI交易,261064-1072,(2004)·doi:10.1109/TPAMI.2004.53 [4] Babenko,B.、Yang,M.和Belongie,S.(2011年)。具有在线多实例学习的鲁棒对象跟踪。IEEE传输。PAMI公司, \(6\). [5] Betke,M.、Hirsh,D.、Bagchi,A.、Hristov,N.、Makris,N.和Kunz,T.(2007年)。跟踪乱七八糟的大量可变对象。在IEEE CVPR论文集(第1-8页)。 [6] 博恩和乔丹。(1926). 在海森堡的量子力学与Analen der Physik(4)的关系中,79. 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