IVT（增量视觉跟踪）

    最近在看David Ross的Incremental Learning for Robust Visual Tracking，下面把自己的一点心得体会写一下，以后会不断补充，还希望多批评指正交流，谢谢！

    1.IVT是基于粒子滤波框架的

    2.增量子空间

 

    遇到的问题：1.现在想先把Ross文中提到的incremental PCA algorithm 用基于opencv的代码给实现了。在做矩阵的QR分解时用到opencv的cvQR（）函数，但结果貌似不对，和matlab仿真的结果有很大的出入，目前还没与找到好的qr算法。

    解决方法：用cvQR（）大概就是为了得到矩阵的正交基，无意间在网上看到一个利用施密特正交化来求正交基的程序，测试了一下效果还可以，查了一下opencv中也有这个函数，即void GramSchmidt(const CvMat* src, CvMat* dst)，不过它是对行向量进行正交化的，而文中好像是要对列向量进行正交化，于是改写了这个opencv函数，具体效果要等增量PCA算法写完后进行测试了。

                 2.目前已把PCA的方法放到粒子滤波的框架里了，只是没有实现增量更新的过程，目前对重构误差方面还不是太熟悉，也就是对构建最后的目标函数还是比较模糊，只是调用了opencvx里的cvpcadist（）函数，放到粒子滤波里还是有点问题。不知道有人在研究这方面没，现在主要的问题是对于已求出来的特征向量U，对下一帧的每个候选目标区域，如何计算每个区域与上一帧目标的相似度。下一步将着重研究一下这个问题。