【摘 要】
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针对已有的基于人头检测的行人跟踪算法在复杂背景下易发生目标跟踪错误的问题,提出一种改进的基于人头检测的行人跟踪算法,以适应多种复杂场景下的行人跟踪。该方法首先采用
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针对已有的基于人头检测的行人跟踪算法在复杂背景下易发生目标跟踪错误的问题,提出一种改进的基于人头检测的行人跟踪算法,以适应多种复杂场景下的行人跟踪。该方法首先采用前景分割技术提取目标行人,在Adaboost分类器中加入人体躯干负样本,再结合Haar-like特征在前景的基础上检测人头,通过检测到的人头建立目标跟踪链实现对场景中行人的跟踪。实验结果表明,所提算法降低了人头的误检率和漏检率,提高了在多种复杂场景中对行人跟踪的鲁棒性。
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