【摘 要】
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针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法（HBT）需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点，提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪
【机 构】
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Institute of Intelligent Vision & Image Information，China Three Gorges University，Yichang Hubei 4430
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针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法（HBT）需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点，提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法（HBTT）。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息，在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征，从而可有效避免无效随机特征的产生，减小特征池容量；更进一步，可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量，使得算法更灵活。在跟踪过程中，在线学习模块可以使错误率较高
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