改进的基于多示例学习的目标跟踪方法研究

• 作者: 亢娟娜 向直扬 朱俊平 韩文静
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 多示例学习 Boosting Harr小波 特征区域协方差矩阵
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 276-279
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.09.076

摘要

针对复杂场景下的跟踪问题，提出一种新的基于多示例学习的目标跟踪方法。该方法首先利用局部描述算子（ Harr-like特征）表征目标和周围背景区域，分别视为正负样本，然后利用基于Boosting的在线多示例学习（ MILBoost ）建立一种适应性的外观模型作为二值分类器。并提出一种修正的搜索目标位置算法，使haar小波和区域协方差矩阵相结合，取最大响应样本为新目标位置。该方法能够有效解决视频场景中目标受遮挡、旋转和光照变化等问题，具有鲁棒的跟踪性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱俊平	西北农林科技大学信息工程学院	27	140	8.0	11.0
2	亢娟娜		12	65	3.0	8.0
3	向直扬	西北农林科技大学信息工程学院	3	3	1.0	1.0
4	韩文静	西北农林科技大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0