本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)優(yōu)化的行人跟蹤學(xué)習(xí)檢測(cè)方法

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【摘要】：提出一種基于SVM(Support Vector Machine)優(yōu)化的TLD(Track-LearningDetection)行人檢測(cè)跟蹤算法.將行人作為正樣本,背景作為負(fù)樣本,提取出行人的HOG特征并投入線性SVM中進(jìn)行訓(xùn)練,得到行人檢測(cè)分類器,并標(biāo)定出目標(biāo)區(qū)域,實(shí)現(xiàn)行人自動(dòng)識(shí)別;然后在TLD算法的基礎(chǔ)上對(duì)行人進(jìn)行跟蹤和在線學(xué)習(xí),估計(jì)檢測(cè)出的正負(fù)樣本并實(shí)時(shí)修正檢測(cè)器在當(dāng)前幀中的誤檢,利用相鄰幀間特征點(diǎn)配準(zhǔn)剔除誤配點(diǎn),同時(shí)更新跟蹤器數(shù)據(jù),以避免后續(xù)出現(xiàn)類似錯(cuò)誤.實(shí)驗(yàn)表明,該算法能夠適應(yīng)遮擋變化且自動(dòng)識(shí)別并穩(wěn)定跟蹤目標(biāo)行人,較傳統(tǒng)跟蹤算法具有更強(qiáng)的魯棒性.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20130161110009) 湖南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(14JJ1011)
【分類號(hào)】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中,長(zhǎng)期穩(wěn)定實(shí)時(shí)檢測(cè)跟蹤運(yùn)動(dòng)物體已經(jīng)成為一個(gè)重要的研究課題,隨著技術(shù)的不斷成熟,該領(lǐng)域的應(yīng)用也相當(dāng)廣泛,比如:工業(yè)生產(chǎn)、實(shí)時(shí)監(jiān)督、自動(dòng)目標(biāo)定位、自動(dòng)導(dǎo)航、人機(jī)交互、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)、SLAM、游戲開(kāi)發(fā)等.研究人員根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需要提出不同的跟蹤方案,其

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10 侯澍e，

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