基于运动模型分解的多实例学习跟踪

基于运动模型分解的多实例学习跟踪

作者:师大云端图书馆 时间:2016-03-15 分类:期刊论文 喜欢:1658
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【摘要】多实例学习跟踪算法在目标物经历较大姿势变化后,容易导致目标物跟踪漂移。针对这个问题,提出将粒子滤波与多实例学习模型相结合,利用多运动模型约束与K-means聚类构建分类器来在线检测与跟踪目标。特征模型的构建基于稀疏随机矩阵,使得图像采样得到的低维特征能保持来自图像的多尺度信息。多实例学习算法用来采样正负样本集合,并使用在线增强技术来构建强分类器。大量的实验结果表明,提出的算法在光照变化、遮挡、以及形变的变化下都能准确跟踪目标,并具有很高的实时性。
【作者】朱恋;黄理灿;
【机构】浙江理工大学信息学院;
【关键词】运动分解;多实例学习;粒子滤波;稀疏矩阵;

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