基于RGB-D的在线多示例学习目标跟踪算法

• 作者: 曾宪华 郑彬 高毅鹏
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 Haar-D特征 多尺度特征空间 多示例学习 深度图
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 1865-1870
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2015.07.036

摘要

基于2D特征的目标跟踪算法缺少3维信息，因此在目标尺度、姿态变化和平面旋转时会引起跟踪不稳定易丢失目标的问题，为此提出一种基于RGB‐D的在线多示例学习目标跟踪算法。利用深度数据的特性在深度图中和RGB图中构建多尺度空间，提取多尺度的 Haar‐D特征和 Haar特征；利用多实例学习策略将多尺度的 Haar‐D特征和 Haar特征融合。实验结果表明，该算法能很好得处理室内或室外环境下目标姿态变化、平面旋转和部分遮挡的问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑彬	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	12	199	7.0	12.0
2	曾宪华	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	19	111	6.0	9.0
3	高毅鹏	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0