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运动预测的多示例学习目标分块跟踪方法
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作者 冯俊凯 舒莉 +1 位作者 何军 石佩生 《现代计算机(中旬刊)》 2018年第3期55-60,共6页
多示例学习目标分块跟踪方法用于解决被遮挡目标的跟踪问题。为了进一步提升跟踪算法处理速度,及增强算法在目标跟踪过程中目标发生较大形变时的跟踪能力,提出一种在执行检测算法前先进行运动预测的改进算法,通过降低检测面积从而提高... 多示例学习目标分块跟踪方法用于解决被遮挡目标的跟踪问题。为了进一步提升跟踪算法处理速度,及增强算法在目标跟踪过程中目标发生较大形变时的跟踪能力,提出一种在执行检测算法前先进行运动预测的改进算法,通过降低检测面积从而提高检测速度,及改进子块的学习模型更新策略以提高对外形变化物体的跟踪能力。实验结果表明,改进算法处理速度有明显提升,并且在被跟踪目标有一定程度形变时,跟踪精度也有所提升。 展开更多
关键词 随机蕨森林 在线学习 多示例学习 运动预测 分块跟踪
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