基于最优特征更新分类器的压缩跟踪算法

• 作者: 冷建伟 李鹏
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 确定性测量矩阵 特征置信度 巴氏系数 仿射变换
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 206-211
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5865字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.02.038

摘要

针对压缩跟踪算法分类器更新比较盲目导致跟踪准确性下降的问题,提出一种基于最优特征更新分类器的压缩跟踪算法.在原始算法基础上引入确定性测量矩阵,提高压缩感知性能;为了避免被污染样本影响分类器参数更新,不使用所有压缩特征更新分类器,而是在线筛选出最优的压缩特征更新分类器.同时,利用相邻两帧目标仿射变换使跟踪窗口可随目标变化实时更新,实现多尺度跟踪.实验结果表明,算法可有效抵抗光线、遮挡、尺度等因素对跟踪的影响,具有更高的稳定性和更好的鲁棒性,且满足实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冷建伟		11	44	3.0	6.0
2	李鹏	天津理工大学自动化学院	7	10	2.0	2.0