【摘要】：為了解決目標在復雜環(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習的目標跟蹤算法.該算法利用不同表觀特征訓練子分類器,通過構建損失函數(shù)求得各子分類器可信度,進而加權融合子預測結果,得到當前幀最佳目標狀態(tài)估計;同時,依據(jù)最近-最遠邊界原則和協(xié)同訓練理論粗更新訓練樣本集,并通過精選擇準則得到更具代表性的訓練樣本集,實現(xiàn)子分類器自適應更新.實驗結果表明,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.

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6 王U，

本文編號：2579532