基于改进Haar-like特征的压缩跟踪算法

• 作者: 吴珍荣 曲劲松 李红岩 毛征 袁建建
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 压缩感知 Haar特征 实时跟踪
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 54-57,64
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3256字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2014.03.017

摘要

针对原始算法特征可能出现的特征无法准确表达目标特性的问题，提出一种改进Haar-like特征的压缩跟踪算法。原始算法利用正负样本训练构造分类器，利用分类器对候选样本判定，得到最高分类器响应样本就是目标。进行重采样以更新分类器为下一帧做准备，对出现的问题，使用了一种新的图像特征来表示目标特性，同时加入一系列策略处理样本，去除那些与目标差异较大的样本，并进行仿真。仿真结果表明：该算法不仅提高了分类器对于正负样本的判别性，也降低了算法的计算复杂度，提高了算法的实时性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毛征	北京工业大学电子信息与控制工程学院	60	401	10.0	16.0
2	吴珍荣	北京工业大学电子信息与控制工程学院	6	97	5.0	6.0
3	袁建建	北京工业大学电子信息与控制工程学院	6	97	5.0	6.0
4	曲劲松	北京工业大学电子信息与控制工程学院	8	117	5.0	8.0
5	李红岩	北京工业大学电子信息与控制工程学院	6	97	5.0	6.0