遮挡环境下多示例学习分块目标跟踪

发布时间：2018-10-16 13:30

【摘要】：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。
[Abstract]:In order to solve the problem of object drift or even target loss caused by the error accumulation caused by occlusion in tracking process, a multi-example learning block tracking method is proposed in this paper. Based on the random fern detector, the online update detector is studied by many examples to improve the adaptability and accuracy of the detector to the change of target. The target is evenly divided into several sub-blocks and selected as candidate set. Each candidate block is assigned a detector. The detector is used to complete the tracking of each candidate block, and the final location of the target is determined according to the information of the candidate block. The validity of candidate blocks is detected in real time and the invalid candidate blocks are replaced to improve the robustness of tracking. Compared with the current mainstream tracking algorithms, the proposed algorithm can effectively solve the problem of target drift and even tracking loss, and has higher tracking accuracy and better robustness.
【作者单位】： 长春理工大学电子信息工程学院;长春理工大学机电工程学院;
【基金】：吉林省科技发展计划项目(20130101179JC) 教育部留学基金委留学归国人员科研启动基金(教外师留1685)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2274509