计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
11期
3178-3181,3184
,共5页
目标跟踪%在线增量更新%在线多示例提升%随机蕨丛%分类器
目標跟蹤%在線增量更新%在線多示例提升%隨機蕨叢%分類器
목표근종%재선증량경신%재선다시례제승%수궤궐총%분류기
为了实现在光线变化、目标形变及背景复杂环境下健壮有效的目标跟踪,提出一种基于在线多示例提升随机蕨丛的目标跟踪方法,通过无限冲激响应(IIR)滤波器实现随机蕨丛分类器的在线增量学习,构建在线随机蕨分类器池,并在在线多示例提升框架下对在线随机蕨进行更新和选取,生成在线多示例提升随机蕨丛分类器,利用该分类器对目标候选区域的采样进行分类以确定目标位置,同时构造正例和负例训练集进行在线增量更新.实验结果表明,复杂环境下,算法具有良好的目标跟踪稳定性.
為瞭實現在光線變化、目標形變及揹景複雜環境下健壯有效的目標跟蹤,提齣一種基于在線多示例提升隨機蕨叢的目標跟蹤方法,通過無限遲激響應(IIR)濾波器實現隨機蕨叢分類器的在線增量學習,構建在線隨機蕨分類器池,併在在線多示例提升框架下對在線隨機蕨進行更新和選取,生成在線多示例提升隨機蕨叢分類器,利用該分類器對目標候選區域的採樣進行分類以確定目標位置,同時構造正例和負例訓練集進行在線增量更新.實驗結果錶明,複雜環境下,算法具有良好的目標跟蹤穩定性.
위료실현재광선변화、목표형변급배경복잡배경하건장유효적목표근종,제출일충기우재선다시례제승수궤궐총적목표근종방법,통과무한충격향응(IIR)려파기실현수궤궐총분류기적재선증량학습,구건재선수궤궐분류기지,병재재선다시례제승광가하대재선수궤궐진행경신화선취,생성재선다시례제승수궤궐총분류기,이용해분류기대목표후선구역적채양진행분류이학정목표위치,동시구조정례화부례훈련집진행재선증량경신.실험결과표명,복잡배경하,산법구유량호적목표근종은정성.
