基于在线判别分布域特征选择的鲁棒跟踪算法

发布时间：2018-02-17 04:45

  本文关键词： 视觉跟踪 分布域描述算子 特征选择 软直方图 监督学习　出处：《东北大学学报(自然科学版)》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对基于检测目标跟踪中的特征描述子Haar-like表征能力不强和易引入错误训练样本导致目标漂移的问题,提出了一种利用分布域描述算子进行示例层级的在线判别特征选择跟踪算法.首先,用软直方图方法快速近似得到分布域特征,并利用此描述算子取代Haar-like特征有效表示目标的外观信息.然后,基于示例级样本的先验信息进行有监督学习,利用在线判别特征选择算法选择最佳的分布域层特征以减少漂移现象发生.实验利用多场景视频标准测试库及新的评价指标进行验证,结果表明本文算法性能优于对比算法.
[Abstract]:Aiming at the problem that the Haar-like representation ability of feature descriptor in target tracking based on detection is not strong and it is easy to introduce false training samples to cause the target drift. In this paper, an on-line discriminant feature selection tracking algorithm based on distributed domain description operator is proposed. Firstly, the soft histogram method is used to approximate the distribution domain features. The description operator is used to represent the appearance information of the target effectively instead of the Haar-like feature. Then, the supervised learning is carried out based on the priori information of the sample at the sample level. The online discriminant feature selection algorithm is used to select the best distributed domain layer features to reduce the drift phenomenon. The experimental results show that the performance of the proposed algorithm is superior to the contrast algorithm by using the multi-scene video standard test library and the new evaluation index.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;中国刑事警察学院图书馆;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61273078) 辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2015558) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N150308001)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1517246