【摘 要】
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提出一种基于投票的红外人体目标跟踪算法。首先利用基于支持向量机的两级分类算法检测得到目标类型信息，其中第一级分类采用亮度距离联合直方图特征，实现人体与非人体目标
【机 构】
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中北大学经济与管理学院,山西太原030051
【出 处】
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第四届全国信息光学与光子器件学术会议
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提出一种基于投票的红外人体目标跟踪算法。首先利用基于支持向量机的两级分类算法检测得到目标类型信息，其中第一级分类采用亮度距离联合直方图特征，实现人体与非人体目标的区分，第二级则采用不变矩特征将所有人体目标划分为两类，分别进行标识；然后，提取人体目标的区域质心位置特征、区域面积以及长宽比特征，利用该三种特征以及SVM 目标分类后的标识信息，分别进行目标的匹配；最后，采用投票的方法融合匹配信息，识别跟踪目标。实验表明，本文算法对存在粘连现象的人体目标有较好的跟踪效果。
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