基于在线学习和结构约束的目标跟踪算法

摘要：

为在复杂环境中对目标进行长期的精确跟踪,提出一种基于在线学习和结构约束的目标检测和跟踪算法.采用改进的光流法对特定目标进行自适应跟踪,实时目标检测采用非层次结构在线学习随机蕨丛分类器.用基于结构约束的非监督学习法精确确定目标位置,以适应目标的形态变化.实验结果表明,该算法能够适应目标的基本形态变化,在目标出现尺寸变化、旋转、部分遮挡或短暂消失时都能稳定精确地跟踪目标.

关键词：随机蕨丛、结构约束、光流法、在线学习、目标跟踪、前向-后向误差

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目“单目高精度大型物体彩色三维数字化测量原理研究”60808020

在线出版日期：2012-11-19（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：140-143