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结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法
被引量：
2
1
作者
胡松
孙水发
+2 位作者
陈鹏
但志平
董方敏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第4期1260-1263,1269,共5页
针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法(HBT)需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点,提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法(HBTT)。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的...
针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法(HBT)需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点,提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法(HBTT)。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息,在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征,从而可有效避免无效随机特征的产生,减小特征池容量;更进一步,可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量,使得算法更灵活。在跟踪过程中,在线学习模块可以使错误率较高的特征被结合了目标纹理方向信息的Haar-like特征所替换。与HBT算法比较,HBTT算法的跟踪误差降低了10%以上;在相同特征池容量下,置信度提高了2%以上。实验结果表明,该算法不仅具有较高的鲁棒性,而且在跟踪效率和性能上都有所提高。
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关键词
目标跟踪
在线
boosting
算法
类HAAR特征
灰度共生矩阵
方向纹理熵
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职称材料
基于时间Dirichlet过程混合模型的在线目标跟踪
被引量：
1
2
作者
孙建中
熊忠阳
张玉芳
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1155-1160,共6页
针对目标跟踪过程中,可变目标表观的特征数据会发生"分布漂移"的问题,提出一种基于非参贝叶斯多模表观模型的目标跟踪方法。首先,以时间Dirichlet过程为先验分布,把先前估计的目标样本划分为不同的聚集,使得每个聚集表示一类...
针对目标跟踪过程中,可变目标表观的特征数据会发生"分布漂移"的问题,提出一种基于非参贝叶斯多模表观模型的目标跟踪方法。首先,以时间Dirichlet过程为先验分布,把先前估计的目标样本划分为不同的聚集,使得每个聚集表示一类表观,同时,每个表观类被建模为判别式分类器;然后,基于贝叶斯后验推断,权衡先前表观模型的分类误差和拆分聚集的代价,从数据中自主学习表观模型;最后,基于Noisy-OR模型,以贪心(Greedy)策略协同各表观分类器判别出目标。仿真结果表明该方法能较好的跟踪可变目标表观,改善了目标跟踪性能。
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关键词
目标跟踪
在线多示例boosting算法
时间Dirichlet过程混合模型
非参贝叶斯模型
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职称材料
题名
结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法
被引量：
2
1
作者
胡松
孙水发
陈鹏
但志平
董方敏
机构
三峡大学智能视觉与图像信息研究所
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第4期1260-1263,1269,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61102155
61272236
+2 种基金
61272237)
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队资助项目(T201002)
湖北省教育厅青年科学基金资助项目(Q20111205)
文摘
针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法(HBT)需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点,提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法(HBTT)。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息,在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征,从而可有效避免无效随机特征的产生,减小特征池容量;更进一步,可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量,使得算法更灵活。在跟踪过程中,在线学习模块可以使错误率较高的特征被结合了目标纹理方向信息的Haar-like特征所替换。与HBT算法比较,HBTT算法的跟踪误差降低了10%以上;在相同特征池容量下,置信度提高了2%以上。实验结果表明,该算法不仅具有较高的鲁棒性,而且在跟踪效率和性能上都有所提高。
关键词
目标跟踪
在线
boosting
算法
类HAAR特征
灰度共生矩阵
方向纹理熵
Keywords
obiect tracking~ on-line
boosting
algorithm ： Haar-like feature： GLCM： direction texture entroov
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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职称材料
题名
基于时间Dirichlet过程混合模型的在线目标跟踪
被引量：
1
2
作者
孙建中
熊忠阳
张玉芳
机构
重庆大学计算机学院
商丘师范学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期1155-1160,共6页
基金
中央高校基本科研业务费资助(CDJXS10180004)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2008BB2191)
文摘
针对目标跟踪过程中,可变目标表观的特征数据会发生"分布漂移"的问题,提出一种基于非参贝叶斯多模表观模型的目标跟踪方法。首先,以时间Dirichlet过程为先验分布,把先前估计的目标样本划分为不同的聚集,使得每个聚集表示一类表观,同时,每个表观类被建模为判别式分类器;然后,基于贝叶斯后验推断,权衡先前表观模型的分类误差和拆分聚集的代价,从数据中自主学习表观模型;最后,基于Noisy-OR模型,以贪心(Greedy)策略协同各表观分类器判别出目标。仿真结果表明该方法能较好的跟踪可变目标表观,改善了目标跟踪性能。
关键词
目标跟踪
在线多示例boosting算法
时间Dirichlet过程混合模型
非参贝叶斯模型
Keywords
target tracking
on-line multiple instance
boosting
temporal Dirichlet process mixture model
nonparametric Bayesian model.
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法
胡松
孙水发
陈鹏
但志平
董方敏
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时间Dirichlet过程混合模型的在线目标跟踪
孙建中
熊忠阳
张玉芳
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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