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光電所在目標跟蹤研究中取得新進展

作者: 2016年05月25日 來源:互聯網 瀏覽量:
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中國科學院光電技術研究所在目標跟蹤研究中取得新進展:在多實例在線學習目標跟蹤的基礎上,采用新的分類器更新策略提高了跟蹤算法的效率;采用動態的學習率和動態更新采樣半徑和搜索半徑,提高了算法的穩定性和準確

  中國科學院光電技術研究所在目標跟蹤研究中取得新進展:在多實例在線學習目標跟蹤的基礎上,采用新的分類器更新策略提高了跟蹤算法的效率;采用動態的學習率和動態更新采樣半徑和搜索半徑,提高了算法的穩定性和準確性。該成果論文被AOMATT2016錄用。

  傳統的目標跟蹤算法,由于模板輕微的不準確,導致目標的漂移。多實例在線學習算法能夠很好地解決目標漂移的問題,但該算法在強分類器的跟新策略復雜,且和分類器的跟新速度與外觀模型的變化不匹配,導致算法效率低且準確性較差。該研究針對算法上述缺陷做出了相應的改進:利用弱分類器對正、負樣本包的打分來評價弱分類器性能,從而篩選出K 個性能最優的弱分類器,由此明顯地提高算法效率;利用模板與實際匹配程度采用動態的學習率(匹配程度越低,要加速學習,反之亦同)和變化的采樣半徑和搜索窗口。實驗表明新方法在復雜場景下表現更穩定和更高效。

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標簽:多實例在線學習算法

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