计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2012年
5期
1963-1966
,共4页
目标跟踪%半监督自训练%标记修正%区域置信度
目標跟蹤%半鑑督自訓練%標記脩正%區域置信度
목표근종%반감독자훈련%표기수정%구역치신도
针对半监督自训练框架下进行目标跟踪的误差累积问题,提出一种结合标记修正与区域置信度样本更新的自适应跟踪算法.该算法将视频序列中的目标跟踪视为两类模式即目标与背景的分类问题,在半监督自训练框架下,选择SVM分类器分类目标与背景,结合K近邻和最小距离分类进行标记修正,并基于区域置信度提取新的样本更新分类器.实验结果显示,该方法有效改善了由于误差累积导致的漂移问题和目标遮挡后的跟踪失败.
針對半鑑督自訓練框架下進行目標跟蹤的誤差纍積問題,提齣一種結閤標記脩正與區域置信度樣本更新的自適應跟蹤算法.該算法將視頻序列中的目標跟蹤視為兩類模式即目標與揹景的分類問題,在半鑑督自訓練框架下,選擇SVM分類器分類目標與揹景,結閤K近鄰和最小距離分類進行標記脩正,併基于區域置信度提取新的樣本更新分類器.實驗結果顯示,該方法有效改善瞭由于誤差纍積導緻的漂移問題和目標遮擋後的跟蹤失敗.
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