10.13682/j.issn.2095-6533.2019.02.015
基于TLD改进的目标跟踪算法
为了提高跟踪学习检测算法的实时性和准确性,提出一种改进的目标跟踪算法.基于跟踪学习检测算法结构,将加速稳健特征作为输入,通过跟踪器和检测器生成正负样本集;利用正负样本集对支持向量机进行训练,得出权值和偏置对目标进行分类;综合模块将跟踪结果与检测结果相结合,确定目标位置,并输出最终的目标图像.实验结果表明,改进算法处理速度为47帧/s,准确率可达94.0%.与跟踪学习检测算法相比,改进算法在实时性和准确性上均有所提升.
目标跟踪、正负样本集、支持向量机
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TP399(计算技术、计算机技术)
陕西省重点研发计划资助项目2017ZDXM-GY-005;西安市科技计划资助项目201805040YD18CG245
2019-07-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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