【摘 要】
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针对基于分类模型的目标跟踪算法中存在的样本划分不精确,实时性较差,当目标形变和背景光照变化较大时跟踪不稳定的问题,提出一种以加权模型匹配为框架,结合样本约束学习的实时跟踪算法。该算法利用样本约束函数来解决样本划分不精确、过程复杂的问题。将得到的正、负样本进行对比度及亮度变换等处理,并采用二值采样进行特征提取,从而得到丰富的特征集以提供给随机蕨分类器进行学习与训练,使其适应跟踪时目标或背景的光照变化
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针对基于分类模型的目标跟踪算法中存在的样本划分不精确,实时性较差,当目标形变和背景光照变化较大时跟踪不稳定的问题,提出一种以加权模型匹配为框架,结合样本约束学习的实时跟踪算法。该算法利用样本约束函数来解决样本划分不精确、过程复杂的问题。将得到的正、负样本进行对比度及亮度变换等处理,并采用二值采样进行特征提取,从而得到丰富的特征集以提供给随机蕨分类器进行学习与训练,使其适应跟踪时目标或背景的光照变化。将分类器检测的结果与在线模型库中的模型相结合实现价值评估,从而克服目标的轻微形变得到更精确的目标位置。
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