【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 […]