本文關(guān)鍵詞：基于在線多核boosting的魯棒視覺(jué)跟蹤

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【摘要】：針對(duì)多核學(xué)習(xí)不滿(mǎn)足視覺(jué)跟蹤外觀模型在線更新的要求,提出了一種基于在線多核boosting的魯棒跟蹤算法。采用boosting技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的全局尋優(yōu)計(jì)算核函數(shù)權(quán)值,構(gòu)建基于互補(bǔ)性特征集和核函數(shù)集的弱分類(lèi)器池,將評(píng)估分類(lèi)器判別性的置信度函數(shù)作為迭代計(jì)算中的目標(biāo)函數(shù),獲取判別能力最好的弱分類(lèi)器及其權(quán)值;引入基于當(dāng)前幀候選樣本信任度分布熵的修正因子,提高在快速變化環(huán)境下獲取的權(quán)值精度;設(shè)計(jì)了"在線學(xué)習(xí)"方式代替?zhèn)鹘y(tǒng)的"批處理學(xué)習(xí)",通過(guò)基于l2范數(shù)子空間評(píng)估完成外觀模型的自適應(yīng)更新,避免因誤差積累導(dǎo)致跟蹤偏離。多組具有挑戰(zhàn)性的視頻序列的跟蹤結(jié)果表明,本文算法的性能要好于多種現(xiàn)有的優(yōu)秀跟蹤算法。
【作者單位】： 電子工程學(xué)院脈沖功率激光國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室紅外與低溫等離子體安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;安徽建筑大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：安徽高校自然科學(xué)重大研究(KJ2015ZD14) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61503394) 安徽省自然科學(xué)基金(1408085QF131,1508085QF121)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言受益于模式識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展,將跟蹤問(wèn)題視作目標(biāo)與背景二分類(lèi)問(wèn)題的判別式跟蹤算法性能得到顯著增強(qiáng),但在應(yīng)對(duì)遮擋、光照改變、姿態(tài)扭曲和劇烈運(yùn)動(dòng)等復(fù)雜環(huán)境下依然存在外觀模型判別性不足和模型更新誤差積累導(dǎo)致“漂移”等缺陷[1,2]。為此,在視覺(jué)特征提取[3~5]和分類(lèi)

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