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Data selection method and apparatus in visual tracking system based on incremental learning

机译:基于增量学习的视觉跟踪系统中的数据选择方法和装置

摘要

PURPOSE: A data selection method in an object tracking system based on gradual learning is provided to effectively learn the outer appearance model of an object. CONSTITUTION: A kind information assigning unit(321) presently assigns kind information to tracking data and comparison tracking data of the update stage. A probability calculation unit(322) calculates the probability of the tracking data and the kind information tracking data located in the local domain of the comparison tracking data. An entropy calculating unit(323) calculates the entropy in the local domain of the tracking data and the comparison tracking data. A data sorter(324) classifies the tracking data into kind boundary data and kind non-boundary data by using the calculated entropy.
机译:目的:提供一种基于渐进学习的物体跟踪系统中的数据选择方法,以有效地学习物体的外观模型。构成:种类信息分配单元(321)目前将种类信息分配给更新阶段的跟踪数据和比较跟踪数据。概率计算单元(322)计算位于比较跟踪数据的本地域中的跟踪数据和种类信息跟踪数据的概率。熵计算单元(323)计算跟踪数据和比较跟踪数据的局部域中的熵。数据分类器(324)通过使用计算出的熵将跟踪数据分类为种类边界数据和种类非边界数据。

著录项

  • 公开/公告号KR101370028B1

    专利类型

  • 公开/公告日2014-03-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号KR20080070168

  • 发明设计人 나진희;윤석민;최진영;

    申请日2008-07-18

  • 分类号H04N5/262;H04N7/18;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-21 15:41:25

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