基于支持向量机优化的行人跟踪学习检测方法

发布时间：2017-11-06 06:26

  本文关键词：基于支持向量机优化的行人跟踪学习检测方法

  更多相关文章： 支持向量机 行人检测跟踪 TLD

【摘要】：提出一种基于SVM(Support Vector Machine)优化的TLD(Track-LearningDetection)行人检测跟踪算法.将行人作为正样本,背景作为负样本,提取出行人的HOG特征并投入线性SVM中进行训练,得到行人检测分类器,并标定出目标区域,实现行人自动识别;然后在TLD算法的基础上对行人进行跟踪和在线学习,估计检测出的正负样本并实时修正检测器在当前帧中的误检,利用相邻帧间特征点配准剔除误配点,同时更新跟踪器数据,以避免后续出现类似错误.实验表明,该算法能够适应遮挡变化且自动识别并稳定跟踪目标行人,较传统跟踪算法具有更强的鲁棒性.
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20130161110009) 湖南省自然科学基金资助项目(14JJ1011)
【分类号】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 在计算机视觉应用中,长期稳定实时检测跟踪运动物体已经成为一个重要的研究课题,随着技术的不断成熟,该领域的应用也相当广泛,比如:工业生产、实时监督、自动目标定位、自动导航、人机交互、增强现实技术、SLAM、游戏开发等.研究人员根据实际应用的需要提出不同的跟踪方案,其

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本文编号：1147739