计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
2期
495-498,502
,共5页
孙来兵%陈健美%宋余庆%杨刚
孫來兵%陳健美%宋餘慶%楊剛
손래병%진건미%송여경%양강
在线Boosting%目标跟踪%漂移%抗遮挡%运动检测
在線Boosting%目標跟蹤%漂移%抗遮擋%運動檢測
재선Boosting%목표근종%표이%항차당%운동검측
针对被跟踪目标发生严重遮挡、暂时离开跟踪画面或位移发生重大变化时,采用基于在线Boosting跟踪的邻近区间更新算法导致错误累积进而产生漂移甚至跟踪失败的问题,提出一种改进的基于在线Boosting的目标跟踪方法.由在线Boosting算法对分类器特征库进行更新,使用卡尔曼滤波动态更新阈值,使系统能根据跟踪目标的置信度自动用获取到的局部特征对阈值做相应调整.当运动目标的置信度低于下限阈值时,采用Blob跟踪方法,根据颜色和空间上的相似性将目标分割为多个区域,每个区域包含有区域号、位置、大小信息,随机选取一个进入在线Boosting跟踪模块进行检测,直到获取到置信度达到上限阈值时,切换到邻近区域更新算法进行跟踪.对不同视频序列测试的结果表明,与传统在线Boosting算法和其他跟踪算法相比,所提出算法能快速准确获取跟踪目标并具有更强的鲁棒性.
針對被跟蹤目標髮生嚴重遮擋、暫時離開跟蹤畫麵或位移髮生重大變化時,採用基于在線Boosting跟蹤的鄰近區間更新算法導緻錯誤纍積進而產生漂移甚至跟蹤失敗的問題,提齣一種改進的基于在線Boosting的目標跟蹤方法.由在線Boosting算法對分類器特徵庫進行更新,使用卡爾曼濾波動態更新閾值,使繫統能根據跟蹤目標的置信度自動用穫取到的跼部特徵對閾值做相應調整.噹運動目標的置信度低于下限閾值時,採用Blob跟蹤方法,根據顏色和空間上的相似性將目標分割為多箇區域,每箇區域包含有區域號、位置、大小信息,隨機選取一箇進入在線Boosting跟蹤模塊進行檢測,直到穫取到置信度達到上限閾值時,切換到鄰近區域更新算法進行跟蹤.對不同視頻序列測試的結果錶明,與傳統在線Boosting算法和其他跟蹤算法相比,所提齣算法能快速準確穫取跟蹤目標併具有更彊的魯棒性.
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