【摘 要】
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为了提高跟踪学习检测算法的实时性和准确性,提出一种改进的目标跟踪算法。基于跟踪学习检测算法结构,将加速稳健特征作为输入,通过跟踪器和检测器生成正负样本集;利用正负样
【基金项目】
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陕西省重点研发计划资助项目(2017ZDXM-GY-005);西安市科技计划资助项目(201805040YD18CG24(5))
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为了提高跟踪学习检测算法的实时性和准确性,提出一种改进的目标跟踪算法。基于跟踪学习检测算法结构,将加速稳健特征作为输入,通过跟踪器和检测器生成正负样本集;利用正负样本集对支持向量机进行训练,得出权值和偏置对目标进行分类;综合模块将跟踪结果与检测结果相结合,确定目标位置,并输出最终的目标图像。实验结果表明,改进算法处理速度为47帧/s,准确率可达94.0%。与跟踪学习检测算法相比,改进算法在实时性和准确性上均有所提升。
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