【摘要】：為了解決目標(biāo)在復(fù)雜環(huán)境下表觀變化引起的跟蹤漂移問題,提出一種基于多特征融合與分類器在線學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法.該算法利用不同表觀特征訓(xùn)練子分類器,通過構(gòu)建損失函數(shù)求得各子分類器可信度,進(jìn)而加權(quán)融合子預(yù)測結(jié)果,得到當(dāng)前幀最佳目標(biāo)狀態(tài)估計(jì);同時(shí),依據(jù)最近-最遠(yuǎn)邊界原則和協(xié)同訓(xùn)練理論粗更新訓(xùn)練樣本集,并通過精選擇準(zhǔn)則得到更具代表性的訓(xùn)練樣本集,實(shí)現(xiàn)子分類器自適應(yīng)更新.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法在多種典型測試場景中都能取得較魯棒的跟蹤效果.

【相似文獻(xiàn)】

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6 王U，

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