论文部分内容阅读
在运动目标检测与跟踪的过程中,实际环境下的目标旋转、目标遮挡以及光照变化等因素时常出现,而目标检测与跟踪的性能对这些复杂环境因素极为敏感,甚至易导致目标跟踪丢失。为了提高复杂环境下运动目标跟踪的鲁棒性和稳定性,提出一种基于级联特征的随机森林运动目标跟踪算法。该算法首先在保留目标关键信息的ASIFT特征中级联目标轮廓信息作为正样本,训练正样本生成随机森林分类后续序列图像特征;在此基础上将CamShift算法确定的目标搜索窗口中的非目标特征作为负样本,训练负样本并更新随机森林以改善特征分类性能;最后通过