结合HOG-LBP特征及多实例在线学习的随机蕨目标跟踪方法

来源 :宁波大学学报：理工版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：asdfghjka

【摘要】

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提出了通过联合随机蕨与HOG-LBP特征建立目标模型的方法.首先利用选定目标图像块中的HOG-LBP特征向量完成初始化及在其后的过程中产生新的随机蕨,该随机蕨用于对兴趣目标的检

【作者】

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吉培培陈恳刘哲吴盈

【机构】

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宁波大学信息科学与工程学院

【出处】

：

宁波大学学报：理工版

【发表日期】

：

2015年4期

【关键词】

：

视觉跟踪目标模型随机蕨 HOG-LBP特征多示例学习 visual tracking target modeling random ferns HO

【基金项目】

：

Supported by National Natural Science Foundation（2011ZX03002-004-02）, Supported by Natural Science Foundation of Ningbo（2014A610065）, Supported by Teaching and Researching Project of Ningbo University

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提出了通过联合随机蕨与HOG-LBP特征建立目标模型的方法.首先利用选定目标图像块中的HOG-LBP特征向量完成初始化及在其后的过程中产生新的随机蕨,该随机蕨用于对兴趣目标的检测和跟踪.目标模型的更新通过多实例在线学习与更新蕨池实现.提出的方法在选定6个标准视频序列进行测试,测试结果与现在较流行的OnlineB oosting Tracker、MILTracker等跟踪算法进行了比较和分析.结果表明,在各种复杂环境下,本研究提出的方法具备良好的跟踪鲁棒性,在抗局部遮挡和光照变化方面具有一定的优势;同时算法

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