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运动预测的多示例学习目标分块跟踪方法
1
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。
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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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题名
运动预测的多示例学习目标分块跟踪方法
1
作者
冯俊凯
舒莉
何军
石佩生
机构
四川大学计算机学院
出处
《现代计算机(中旬刊)》
2018年第3期55-60,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.JG2017134)
成都新中科资助项目(No.16H0425)
文摘
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。
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
Keywords
Randomized Fern Forest
Online Learning
Multiple Instance Learning
Motion Prediction
Fragment
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
运动预测的多示例学习目标分块跟踪方法
冯俊凯
舒莉
何军
石佩生
《现代计算机(中旬刊)》
2018
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