基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法

• 作者: 刘锴 戴平阳 李翠华 江晓莲
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 多特征融合 排序学习 分类器 排序支持向量机 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: ?专栏?
• 页码范围: 42-45,55
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3410字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.11.008

摘要

针对计算机视觉领域的目标跟踪问题，提出一种基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法。利用排序支持向量机学习得到排序函数，提取2种不同的图像特征分别构造分类器，使2个排序支持向量机并行预测，分别计算2个分类器的错误率，从而得到分类器权重完成融合。实验结果表明，与目前主流的跟踪算法相比，该算法的跟踪结果更准确，在复杂视频环境下也能对目标进行稳定跟踪，具有较强的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李翠华	厦门大学信息科学与技术学院	78	1178	20.0	30.0
2	江晓莲	厦门大学信息科学与技术学院	5	49	3.0	5.0
3	刘锴	厦门大学信息科学与技术学院	2	9	2.0	2.0
4	戴平阳	厦门大学信息科学与技术学院	8	188	6.0	8.0