基于在线多核boosting的鲁棒视觉跟踪

发布时间：2017-11-29 10:32

  本文关键词：基于在线多核boosting的鲁棒视觉跟踪

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【摘要】：针对多核学习不满足视觉跟踪外观模型在线更新的要求,提出了一种基于在线多核boosting的鲁棒跟踪算法。采用boosting技术代替传统的全局寻优计算核函数权值,构建基于互补性特征集和核函数集的弱分类器池,将评估分类器判别性的置信度函数作为迭代计算中的目标函数,获取判别能力最好的弱分类器及其权值;引入基于当前帧候选样本信任度分布熵的修正因子,提高在快速变化环境下获取的权值精度;设计了"在线学习"方式代替传统的"批处理学习",通过基于l2范数子空间评估完成外观模型的自适应更新,避免因误差积累导致跟踪偏离。多组具有挑战性的视频序列的跟踪结果表明,本文算法的性能要好于多种现有的优秀跟踪算法。
【作者单位】： 电子工程学院脉冲功率激光国家重点实验室红外与低温等离子体安徽省重点实验室;安徽建筑大学电子与信息工程学院;
【基金】：安徽高校自然科学重大研究(KJ2015ZD14) 国家自然科学基金(61503394) 安徽省自然科学基金(1408085QF131,1508085QF121)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言受益于模式识别技术的快速发展,将跟踪问题视作目标与背景二分类问题的判别式跟踪算法性能得到显著增强,但在应对遮挡、光照改变、姿态扭曲和剧烈运动等复杂环境下依然存在外观模型判别性不足和模型更新误差积累导致“漂移”等缺陷[1,2]。为此,在视觉特征提取[3~5]和分类

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1237169