采用自适应先验表观模型的目标跟踪方法

摘要：

为有效解决可变目标在跟踪过程中的“漂移”问题,提出一种基于自适应先验表观模型的目标跟踪方法.该方法首先在一致架构内融合HDP-EVO演化聚类模型和在线Boosting学习.以Dirichlet过程为先验分布,对总体表观示例进行聚类分析,获得随时间自适应演化的表观类先验知识,进而利用共享的表观类混合比例的权重平滑约束各时刻的表观模型.改进Gibbs抽样过程,使之能融入目标示例的分类误差,并交替迭代地从数据中自主学习聚类和表观分类器.最后,根据表观模型中各表观类的权重系数组合它们的分类评分去定位目标位置.仿真实验表明新方法学习的表观模型能较鲁棒地自适应于目标的表观变化,提高了跟踪精度.

关键词：表观模型、自适应先验、层次Dirichlet过程、聚类分析、分类器

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费资助CDJXS10180004;重庆市自然科学基金资助项目CSTC2008BB2191

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：69-75