一种新的AdaBoost视频跟踪算法

摘要：

针对复杂场景中运动目标较难定位的问题,提出一种结合纹理和颜色特征的AdaBoost目标跟踪算法.首先在线训练一个弱分类器的集合区分目标和背景;然后,通过AdaBoost将集合中的各弱分类器组合成一个强分类器,用于标定下一帧中各像素的类别属性,并生成置信图;最后,在置信图中用Mean Shift算法定位目标的中心.实验结果表明,该算法在光照变化、目标自身发生形变和遮挡的情况下,能准确地对目标进行跟踪.

关键词：目标跟踪、AdaBoost、Gabor变换、均值漂移

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防重点实验室基金项目9140c610301080c6106

在线出版日期：2012-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：681-685