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在這種情況下,我們通常將實體化問題調整為非平穩子空間的適應問題。
外觀跟蹤,其中目標視覺表示論壇以較短的間隔表示線性子空間。 我們。
分析此處病理集的自適應跟蹤問題。
在我們的方法中,我們實施了三個新的限制。
最佳適應:1)易於訪問負資料,2)用於確定正約束的成對資料。
從自下而上的資料來看,3)適應的動力,乙個平穩的更新過程。然後,我們給出乙個封閉形式的解決方案。
此子空間跟蹤問題並提供實際問題。
迭代演算法。 我們的方法不僅僅是乙個估計的運動。
目標引數,但也保留了外觀軌跡。
空間。 請注意,我們的模型適應策略是基礎。
直接利用對當前影象標籤的監督並識別新的資訊更新。
模型。 相比之下,我們主要是資料驅動的。
從當前限制中,選擇正面和負面配置檔案。
模型觀察以適應影象的外觀。
就不同的觀察模式而言,事後諸葛亮。
研究了傳統適應規劃的困境。
我們詳細闡述了應對這一困境的解決方案。
第三節. 在第四節中,我們介紹了實驗結果。
和討論。 第五節是結論。
二。 關於工作和動機。
在跟蹤的基礎上,目標是跟蹤和檢測。
觀察到的視覺匹配關係的證據(或測量)
和視覺模型。 我們通常將其稱為模型。
指定為觀測值或測量模型匹配。
方法。 物體的視覺外觀可以承受許多方面。
在高維影象空間中。 視差異而定。
描述所使用的功能和目標的差異。
從表面上看,這種流形可以是非常非線性和複雜的。
因此,外觀的複雜性在很大程度上取決於。
跟蹤任務的難度。
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我不是剛剛幫你翻譯的嗎? 你是怎麼又改的。
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太長了,不是嗎? 今天我還是要幫人補習的,畢竟是第一天,只有明天!
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