刘国营
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：江南大学数字媒体学院更多>>
- 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>>
- 检测识别跟踪分离的在线多样本视频目标跟踪被引量：1
- 2012年
- 在视频目标跟踪中,经常出现"漂移"现象,且学习算法需要离线训练。为此,提出一种检测识别跟踪分离的在线多样本视频目标跟踪方法。利用多样本学习方法解决学习算法在更新过程中的内在不确定性,使用优于在线半监督的boosting方法解决"漂移"现象。实验结果表明,该方法鲁棒性较好,可以有效解决"漂移"现象,并能实时地完成在线跟踪。
- 刘国营陈秀宏庄甘霖
- 关键词：分类器目标跟踪BOOSTING方法
- 多目标跟踪算法的最优子模式分配概率度量被引量：4
- 2013年
- 针对最优子模式分配(OSPA)度量标准只能适应测量轨迹距离的缺点,提出最优子模式分配概率(OSPAP)度量标准。通过计算真实轨迹与预测轨迹之间的基本概率和标签错误的惩罚概率评价跟踪算法的性能。在现实的跟踪系统中,无法获得跟踪目标的真实轨迹,但是基于概率的多目标跟踪算法的概率较易获得。实验结果表明,采用该标准得到的度量数据与实际情况一致,能够在实际的跟踪系统中实时地反映概率跟踪算法的性能。
- 刘国营陈秀宏
- 关键词：多目标跟踪
