【摘 要】
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针对有遮挡的视频目标跟踪问题，提出一种新的基于在线学习的跟踪方法。该方法首先根据局部特征(局部方向直方图算子)来描述目标，然后利用基于Boosting的在线多示例学习方法
【机 构】
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中国农业大学理学院，北京，100083北京华兴致远科技发展有限公司，北京，100193中国农业大学理学院，北京，100083
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针对有遮挡的视频目标跟踪问题，提出一种新的基于在线学习的跟踪方法。该方法首先根据局部特征(局部方向直方图算子)来描述目标，然后利用基于Boosting的在线多示例学习方法(OMILBoost)来建立描述目标的模型和分类器，最后在下一帧的图像中利用该分类器来跟踪目标，同时在线更新分类器。该方法能有效地避免在线学习中的“漂移”问题，对有遮挡的目标跟踪问题具有良好的性能。大量的实验证明了该方法的有效性。
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