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基于在线多示例提升随机蕨丛的目标跟踪
黄叶珏 郑河荣
计算机应用
2012, 32 (11):
3178-3184.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03178
为了实现在光线变化、目标形变及背景复杂环境下健壮有效的目标跟踪，提出一种基于在线多示例提升随机蕨丛的目标跟踪方法，通过无限冲激响应（IIR）滤波器实现随机蕨丛分类器的在线增量学习，构建在线随机蕨分类器池，并在在线多示例提升框架下对在线随机蕨进行更新和选取，生成在线多示例提升随机蕨丛分类器，利用该分类器对目标候选区域的采样进行分类以确定目标位置，同时构造正例和负例训练集进行在线增量更新。实验结果表明，复杂环境下，算法具有良好的目标跟踪稳定性。
参考文献 |
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