彭爽
- 作品数：1 被引量：8H指数：1
- 供职机构：电子科技大学自动化工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于高效多示例学习的目标跟踪被引量：8
- 2015年
- 基于多示例学习(MIL)的跟踪算法能在很大程度上缓解漂移问题。然而,该算法的运行效率相对较低,精度也有待提高,这是由于MIL算法采用的强分类器更新策略效率不高,以及分类器更新速度与目标外观变化速度不一致引起的。为此提出一种新的强分类器更新策略,以大幅提升MIL算法的运行效率;同时提出一种动态更新分类器学习率的机制,使更新后的分类器更符合目标的外观,提高跟踪算法的精度。通过实验将该算法和MIL算法以及基于加权多示例学习的跟踪算法(WMIL)进行对比,实验结果表明,所提出算法的运行效率和跟踪精度都是三者中最好的,在背景中没有与被跟踪目标外观相似的干扰物体存在时有较好的跟踪优势。
- 彭爽彭晓明
- 关键词：目标跟踪分类器漂移样本集
