基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法

• 作者: 吴成东 陈东岳 齐苑辰
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 在线学习 自适应更新 遮挡检测
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 2137-2143
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2013.1537

摘要

为了解决真实场景下视频目标的跟踪问题，提出一种基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法。首先，针对在线AdaBoost算法特征池特征鲁棒性差的问题，提出一种基于颜色与金字塔梯度方向直方图特征相结合的特征池构造方式；然后，针对分类器在更新过程中容易受到错误样本影响的问题，对每帧跟踪结果增加遮挡检测环节以避免漂移现象的发生。大量的对比实验表明，在真实场景下所提出的方法具有更好的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴成东	东北大学信息科学与工程学院	168	1357	19.0	27.0
2	陈东岳	东北大学信息科学与工程学院	25	145	8.0	11.0
3	齐苑辰	东北大学信息科学与工程学院	5	24	2.0	4.0