基于特征加权的在线多示例学习跟踪算法

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随着计算机视觉跟踪的研究热潮的兴起,目标跟踪技术已在机器人视觉导航、医疗诊断、智能交通以及气象分析等领域有广泛的应用。但由于自然场景中存在多种干扰,目标跟踪容易碰到背景杂乱、目标被部分遮挡及严重遮挡、目标快速运动、目标自身姿态变化以及场景光照变化等问题。针对这些问题,本文基于多示例学习算法在以下两个方面进行目标跟踪算法研究:一、提出在线特征融合的加权多示例学习跟踪算法。多示例学习跟踪算法存在以下问题:在训练分类器时,由于训练是针对包并非包中的每个示例,并且包是通过噪声或模型计算得到,该模型并没有考虑正示例对目标重要性的影响。因此,本文考虑包中示例对目标贡献不同,对包中示例进行加权学习。同时为了解决背景杂乱、目标被部分遮挡及严重遮挡、目标快速运动、目标外观尺度变化以及场景光照变化等问题,本文采用Haar-like特征和HOG特征描述目标,在Boosting算法下分别基于这两种特征训练得到相应的强分类器,并通过自适应线性融合算法融合得到一个强分类器,从而实现鲁棒的视觉目标跟踪。二、提出在线判别性特征选择的加权多示例学习跟踪算法。研究基于贝叶斯框架下的多示例学习方法中正、负包函数的最大化间隔,并对包中的示例引入权重,从而在线挑选出具有较强判别性能的弱分类器,在Boosting算法作用下组合成强分类器。同时算法还采用多特征描述目标并进行融合,得到在线判别性特征选择的加权多示例学习跟踪算法。实验结果表明,相比多种流行的目标跟踪算法,本文提出的两种算法在背景杂乱,目标被部分遮挡及严重遮挡,目标快速运动,目标自身姿态变化以及外界强烈光照等问题,体现出很强的鲁棒性,并取得了很好的跟踪结果。
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