简介：针对目标跟踪中IVT（Incrementalvisualtracking）算法对遮挡问题比较敏感,1算法计算量大的缺点,将PCA（PrincipalComponentAnalysis）子空间假定为具有高斯噪声和拉普拉斯噪声,同时引入二进制值以排除遮挡因素,提出了基于最小软阈值和连续概率奇异值的目标跟踪算法。实验结果表明,新算法对光照、遮挡、尺度变化等因素具有较强的鲁棒性。
最小软阈值和连续概率奇异值的跟踪算法
