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针对现有TBD(Tracking-by-Detection,TBD)跟踪算法难以兼顾计算效率与跟踪效果两方面性能的问题,本文引入了一种新颖快速的跟踪框架,利用在线序列极端学习机(On-line Sequential Extreme Learning Machine,OS-ELM),增量更新目标的外观模型。由于ELM的学习速度非常快,分类器可以每帧更新,因此分类器更实用于目标的外观变化。实验结果表明,本文算法可以实现实时跟踪,且跟踪精度优于其他TBD算法。