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Filtering and Smoothing for Motion Trajectory of Feature Point Using Non-Gaussian State Space Model

机译:基于非高斯状态空间模型的特征点运动轨迹滤波与平滑

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摘要

Filtering and smoothing using a non-Gaussian state space model are proposed for motion trajectory of feature point in image sequence. A heavy-tailed non-Gaussian distribu- tion is used for measurement noise to reduce the effect of outliers in motion trajectory. Experimental results are presented to show the usefulness of the proposed method.
机译:针对图像序列中特征点的运动轨迹,提出了一种使用非高斯状态空间模型的滤波和平滑方法。重尾的非高斯分布用于测量噪声,以减少运动轨迹中离群值的影响。实验结果表明该方法的有效性。

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