可在线学习的视频目标检测系统

• 作者: 桑农 罗大鹏 罗林波
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 在线学习 视频目标检测 粒子滤波 多信息融合
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 应用
• 页码范围: 615-624
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 6979字
• 语种: 中文

摘要

本文针对视频图像中的目标检测问题,基于在线学习方法,研究具有自主学习能力的目标检测系统.该系统由目标检测模块及检测结果验证模块组成,目标检测模块由具有在线学习能力的分类器构成,检测结果验证模块通过粒子滤波对系统检测到的目标估计其后验概率分布,从而验证该检测结果是否为真实目标,并从中获得在线学习样本,实现检测系统的无需人工干预的自适应学习.为了减少验证错误对系统在线学习的影响,提出基于多信息融合的粒子滤波验证方法提高系统的鲁棒性.本文对PETS2006视频序列以及公交车内视频序列进行了目标检测实验,证明了其较强的自适应能力和较好的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑农	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	72	1091	19.0	30.0