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一种联合支持向量机的目标跟踪算法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:3.49 MB | 2018-02-24

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  在计算机视觉中,目标跟踪是一个重要的研究领域,其主要根据设定的目标初始值对视频序列每一帧进行目标的确定。由于受到光照变化、遮挡、形变等多种因素的影响,实现精确的目标跟踪仍然具有极大的挑战性。当前的跟踪算法一般先提取出目标的特征以建立外观模型,在新一帧图像选取目标候选者并计算其为目标的概率,然后寻找概率最大的候选者作为目标。然而目标本身存在的姿态、角度变化以及其他复杂情况,都会导致跟踪性能变差。

  为得到包含目标与背景的区分度以及目标自身特性的外观模型,给出一种联合支持向量机。结合一类支持向量机和二类支持向量机的特点,设计优化的目标函数,利用拉格朗日乘子法给出其对偶形式,实现求解步骤,并基于此提出目标跟踪算法,以加强目标外观模型表达的鲁棒性,提高对目标和背景的鉴别能力。在公开的测试视频集上的实验结果表明,该算法能够准确地跟踪目标,并且具有较好的稳定性。

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