【摘 要】
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针对现有的基于线性空间的目标跟踪方法对于跟踪经历大幅度非平面位姿变化的目标容易发生跟踪偏移的问题,利用李群空间的非线性特性,提出了基于Grassmann流形和投影变换群（SL（3
【机 构】
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天津大学电子信息工程学院,沈阳大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61503274）, 辽宁省教育厅科学技术研究项目（L2014481）, 辽宁省博士启动基金（201501090）, 机器人学国家重点实验室开放基金（2015008）项目资助
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针对现有的基于线性空间的目标跟踪方法对于跟踪经历大幅度非平面位姿变化的目标容易发生跟踪偏移的问题,利用李群空间的非线性特性,提出了基于Grassmann流形和投影变换群（SL（3）群）的双模视频目标跟踪算法。运用Grassmann流形状态空间的内蕴几何特性,建立目标表观模型,采用SL（3）群建立目标的几何形变模型,将目标的状态变化看作是流形上的点沿着测地线移动,设计双模粒子滤波算法完成目标跟踪。基于流形上的测地线距离度量提出目标特征空间更新策略,确保特征空间的准确性。实验结果表明,该算法对目标在经历大幅度
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