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遮挡环境下多示例学习分块目标跟踪 被引量：6
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作者 才华 陈广秋 +2 位作者 刘广文 程帅 于化东 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期281-287,共7页
针对跟踪过程中遮挡导致错误累积而产生目标漂移甚至目标丢失的问题,提出多示例学习分块目标跟踪方法。该方法以随机蕨为基础检测器,通过多示例学习在线更新检测器,提高检测器对目标变化的适应能力及学习的准确性。将目标均匀分成多个子... 针对跟踪过程中遮挡导致错误累积而产生目标漂移甚至目标丢失的问题,提出多示例学习分块目标跟踪方法。该方法以随机蕨为基础检测器,通过多示例学习在线更新检测器,提高检测器对目标变化的适应能力及学习的准确性。将目标均匀分成多个子块,选取部分子块作为候选集合,每个候选块分配一个检测器,利用检测器完成每个候选块的跟踪,根据候选块的信息确定目标最终位置。实时检测候选块的有效性,替换无效的候选块,提高跟踪的鲁棒性。在目标被遮挡等复杂条件下,与目前主流跟踪算法进行了对比实验,结果表明该算法能够有效解决目标漂移甚至跟踪丢失问题,具有更高的跟踪精确度及更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 信息处理技术 随机蕨分类器 多示例学习 分块 无效子块更换
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