感谢香港理工大学的Kaihua Zhang，这是他即将在ECCV 2012上出现的paper：Real-time Compressive Tracking。 这里是他的介绍：
一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒。具体原理分析可参照相关文章。
感谢香港理工大学的Kaihua Zhang，这是他即将在ECCV 2012上出现的paper：Real-time Compressive Tracking。 这里是他的介绍：
一种简单高效地基于压缩感知的跟踪算法。首先利用符合压缩感知RIP条件的随机感知矩对多尺度图像特征进行降维，然后在降维后的特征上采用简单的朴素贝叶斯分类器进行分类。该跟踪算法非常简单，但是实验结果很鲁棒，速度大概能到达40帧/秒。具体原理分析可参照相关文章。