【摘 要】
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在线boosting的优点在于将跟踪问题看做分类问题,并且根据目标的变化实时选择相应的目标特征来进行跟踪。但该方法存在的主要问题是由于遮挡等情形的存在,目标特征的每次变换
【机 构】
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天津理工大学计算机视觉与系统教育部省部共建重点实验室智能计算及软件新技术天津市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61001174,61102125);天津市重点科技支撑计划(10ZCKFGX00400)资助项目
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在线boosting的优点在于将跟踪问题看做分类问题,并且根据目标的变化实时选择相应的目标特征来进行跟踪。但该方法存在的主要问题是由于遮挡等情形的存在,目标特征的每次变换可能引入少量错误,长时间执行后,错误的积累将导致跟踪位置的漂移。实验发现,在线boos-ting方法中选择器权重在全局中的传递导致了漂移的发生,而现实跟踪问题中遮挡时只影响局部区域,而不是全局区域。对于这个问题,本文提出了结合在线boosting和分块的方法来解决这个问题。此boosting算法中选择器权重的变化仅在本块中,而不是全局传递,从而避免了错误在全局的累积,进而避免了漂移问题的产生。本文的方法通过跟踪各种目标视频序列实验表明,即使对于严重遮挡也具有很强的鲁棒性,同时也能实时的跟踪目标,即每秒跟踪目标量超过10个。
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