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TLD目标跟踪算法综述 预览
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作者 杨丰瑞 杜奎 庄园 《电视技术》 北大核心 2016年第10期101-106,共6页
TLD目标跟踪算法将检测和跟踪同时加入跟踪框架,并引入半监督机器学习算法对锁定目标不断学习以捕获其最新外观,使目标无处可逃,从而实现对未知目标的长时跟踪。简要介绍了TLD算法的理论背景和系统框架,并指出其存在的主要缺陷。然... TLD目标跟踪算法将检测和跟踪同时加入跟踪框架,并引入半监督机器学习算法对锁定目标不断学习以捕获其最新外观,使目标无处可逃,从而实现对未知目标的长时跟踪。简要介绍了TLD算法的理论背景和系统框架,并指出其存在的主要缺陷。然后对各个缺陷所提出的改进方法进行详细地综述,并给出自己的评述。最后总结全文并展望TLD目标跟踪算法在未来几年的发展趋势。 展开更多
关键词 长时目标跟踪 半监督机器学习 中直流跟踪器 随机森林分类器
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结合排序向量SVM的视频跟踪 预览 被引量:1
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作者 于慧敏 曾雄 《浙江大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1015-1021,共7页
针对真实视频场景中复杂的目标外观变化问题,提出新的结合排序向量SVM(RV-SVM)的单目标视频跟踪算法.基于压缩感知理论,利用稀疏测量矩阵压缩多尺度图像特征.采用Median-Flow跟踪算法作为预测器,并为RV-SVM构建训练数据集,使算法能够... 针对真实视频场景中复杂的目标外观变化问题,提出新的结合排序向量SVM(RV-SVM)的单目标视频跟踪算法.基于压缩感知理论,利用稀疏测量矩阵压缩多尺度图像特征.采用Median-Flow跟踪算法作为预测器,并为RV-SVM构建训练数据集,使算法能够适应真实场景中遇到的目标遮挡、3D旋转和目标快速移动等复杂情况.通过在线学习RV-SVM算法,对候选位置集进行排序,找到目标的真实位置.对不同视频序列的测试结果表明:该方法可以在目标运动、旋转以及光照和尺度发生变化的情况下实现准确的跟踪. 展开更多
关键词 视频跟踪 压缩感知 Median-Flow跟踪 排序向量SVM(RV-SVM)
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