一种基于模糊结构化SVM的目标跟踪算法

摘要：

基于结构化SVM的目标跟踪由于其优异的性能而受到了广泛关注,但是现有方法存在采样样本不均衡问题.针对此问题,论文提出一种基于模糊结构化SVM的目标跟踪模型,针对每一个样本设计了相应的重要度函数,基于对偶坐标下降原理对算法进行求解.对提出目标跟踪方法进行了实验验证,实验结果表明:与基准跟踪器DLSSVM跟踪算法相比,在精确率和成功率两个指标上分别提高2.7％,3.6％.在背景混杂、目标形变、遮挡和运动模糊等属性视频中性能也有明显提高.

关键词：目标跟踪;结构化SVM;非平衡问题

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：46-48,61