基于在线集成学习的红外点目标跟踪研究

通过研究红外点目标特征,提出了一种基于在线集成学习的红外点目标跟踪算法,在跟踪过程中调整分类器,具有较强的鲁棒性。同时,由于红外点目标只有灰度信息、无纹理、无形状。选择最具辨别红外点目标的MS-LSGM算法计算特征,从而产生稳定的跟踪结果。实验结果证明,在复杂多变的背景下,方法具有较好的鲁棒性,实时性。