基于排序支持向量机的目标跟踪算法研究

【摘要】近年来,计算机视觉中的目标跟踪技术在各个领域的应用越来越广泛,而目标跟踪算法也随着研究的深入而不断加强。然而要想实现对视频目标的鲁棒性跟踪,仍然需要克服目标外观形变、光照变化、快速运动、遮挡问题等干扰。本文将视觉目标跟踪问题视为一个排序学习问题,利用排序支持向量机进行目标跟踪,提出了两种新的目标跟踪算法,并且应用于日益受到重视的红外视频下的目标跟踪问题,实现对红外视频目标的鲁棒性跟踪。本文的主要工作和贡献如下：1.提出一种多特征融合的排序支持向量机目标跟踪算法。首先,通过排序支持向量机学习得到排序函数,然后再结合两种不同的图像特征分别构造分类器,最后通过计算两个分类器的错误率得到权重并完成融合,从而得到一个自适应的多特征融合排序支持向量机跟踪算法。2.提出了一种基于协同训练排序支持向量机的跟踪方法。该方法通过使用两个不同的排序支持向量机进行协同学习,实现相互补充与增强,从而能够克服目标在遮挡、嘈杂背景以及光照等因素作用下的目标外观变化,实现复杂条件下的目标鲁棒跟踪。3.研究了红外视频中图像特点和红外图像优化的常用滤波降噪方法,而且将本文提出的两种目标跟踪算法应用于红外视频处理,实现了红外视频目标的准确鲁棒跟踪。实验结果表明,本文提出的目标跟踪算法与视频目标跟踪领域流行的多种经典跟踪算法相比,能够更好地实现对目标的鲁棒跟踪,而且在红外视频下,对红外目标的跟踪也具有稳定准确的优点。
【作者】刘锴；
【导师】李翠华；
【作者基本信息】厦门大学，计算机技术，2014，硕士
【关键词】目标跟踪；协同训练；排序支持向量机；

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