【摘要】：針對在現(xiàn)有的基于在線半監(jiān)督boosting的目標(biāo)跟蹤算法中,當(dāng)目標(biāo)發(fā)生遮擋或快速移動導(dǎo)致分類器更新過程中有錯(cuò)誤引入時(shí),其自訓(xùn)練機(jī)制會造成分類器錯(cuò)誤累積進(jìn)而產(chǎn)生跟蹤漂移甚至導(dǎo)致跟蹤失敗的問題,提出了一種基于結(jié)合正負(fù)樣本約束的在線半監(jiān)督boosting的目標(biāo)跟蹤算法(簡稱PN-SemiT)。該算法在原有的在線半監(jiān)督boosting跟蹤算法的基礎(chǔ)上,通過增加正負(fù)樣本約束條件來實(shí)時(shí)糾正分類器的錯(cuò)誤,并且將目標(biāo)的先驗(yàn)?zāi)Ｐ秃驮诰�分類器相結(jié)合,通過不斷迭代更新分類器來預(yù)測未標(biāo)記樣本的類別標(biāo)記和權(quán)重。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的在線半監(jiān)督boosting目標(biāo)跟蹤算法和其他跟蹤算法相比,PN-SemiT具有更優(yōu)異的跟蹤性能,能夠在復(fù)雜的跟蹤環(huán)境下有效緩解目標(biāo)跟蹤漂移問題。
[Abstract]:In the existing target tracking algorithm based on online semi-supervised boosting, when the occlusion or fast movement of the target leads to the introduction of errors in the process of classifier updating, The self-training mechanism will cause the classifier error accumulation and lead to the tracking drift and even lead to the tracking failure. This paper proposes an online semi-supervised target tracking algorithm (PN-SemiT) based on the combination of positive and negative sample constraints. On the basis of the original on-line semi-supervised boosting tracking algorithm, this algorithm can correct the error of classifier in real time by adding positive and negative sample constraints, and combines the prior model of the target with the online classifier. The class markers and weights of unlabeled samples are predicted by iterative updating classifiers. Experimental results show that PN-SemiT has better tracking performance than traditional on-line semi-supervised boosting and other tracking algorithms, and can effectively alleviate the drift problem in complex tracking environment.
【作者單位】： 中國科學(xué)院沈陽自動化研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：中國科學(xué)院國防科技創(chuàng)新重點(diǎn)基金(No.CXJJ-14-Z65)
【分類號】：TP391.41

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