incremenal lerning for object tracking 增量学习的目标跟踪方法研究讲义。

VC实现的手写体识别程序。实现手写数字给出不同的分类器识别结果，可心采用模板匹配分类器（最邻近模板匹配法）识别， Bayes分类器识别（使用二值数据的Bayes方法,最小错误概率的Bayes方法，最小风险的Bayes方法)，线性函数分类法识别（Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法的识别），非线性分类法（势函数法）识别，神经网络分类法识别（包括神经网络训练，神经网络建立后输出权值，测试与比较，神经网络识别）。 运行完全正确，是学习VC实现不同分类识别方法的很好代码。

在线增量地学习目标模板的特征，以求能更加鲁棒地跟踪目标。英文文献，07年发表的，很经典的一篇文献。-Incrementally learning the characteristics of the target template, in order to be more robust to track the target. English literature, published in 2007, it is a literature classic.

通过在线PCA来识别手势，并能对新增手势做一定的增量，很好的实现了增量学习。算法具有效率高，识别率好，速度快等特点，同样适合其他模式识别方面的应用。-The learning method for hand gesture recognition system based on vision is commonly off-line，which results in repeated off-line learning when new hand gestures come． Its real-