|
|||||
|
|
| 基于在线学习判别性外观模型的多目标跟踪算法 | |
| 作者单位： | ;1.中南民族大学电子信息工程学院 |
| 摘 要： | 在基于检测的跟踪框架下,设计了一种在线学习的判别性外观模型并应用于多目标跟踪.对检测器输出的相邻帧间检测响应做保守关联,生成短小可靠的轨迹片;利用目标轨迹时空域约束条件,从轨迹片中提取训练样本及特征;采用Adaboost算法在线生成目标外观的判别性模型,计算轨迹片之间的外观相似度;最后采用匈牙利算法,经过多次迭代得到每个目标的完整轨迹.对实验结果做了定量和定性分析,结果表明:所设计的算法提高了跟踪精度,在复杂场景下能够较好地完成多目标跟踪任务. |
| 关 键 词： | 多目标跟踪 轨迹片 外观模型 Adaboost算法 |
Multi-Object Tracking Algorithm Based on Online Learned Discriminative Appearance Model |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |