结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法

• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 目标跟踪 在线boosting算法 类Haar特征 灰度共生矩阵 方向纹理熵
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1260-1263,1269
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.04.073

摘要

针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法（HBT）需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点，提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法（HBTT）。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息，在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征，从而可有效避免无效随机特征的产生，减小特征池容量；更进一步，可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量，使得算法更灵活。在跟踪过程中，在线学习模块可以使错误率较高