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题名基于单类支持向量机的目标跟踪算法研究
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作者
农丹华
王飞
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机构
广西机电职业技术学院计算机与信息工程系
中国地震局地震研究所
武汉大学测绘遥感与信息工程国家重点实验室
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出处
《电视技术》
北大核心
2014年第19期123-127,共5页
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文摘
基于分类的跟踪算法成为当前目标跟踪的研究热点。首先把跟踪问题看成是一个目标和背景的二分类问题,根据每一帧的正负样本数据训练SVM分类器,通过分类器的分类概率值确定目标位置。然而,采集正负样本边界的那些样本很容易出现异常点,当把它们作为目标的下一帧位置时将会出现严重的跟踪漂移问题。为此,提出了一种基于单类支持向量机(One-class Support Vector Machine,One-class SVM)的目标跟踪算法,基于One-class SVM分类能有效地排除其他类的干扰,有效地防止异常样本的出现。并结合加权多示例采样方法,使得每个采样样本会根据不同的权值对于分类器的贡献而不同。仿真实验结果表明,改进的跟踪方法是可行的、有效的,有很好的鲁棒性。
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关键词
二分类
目标跟踪
单类支持向量机
加权多示例采样方法
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Keywords
binary classification
object tracking
one-class SVM
weighted multi-instance sampling method
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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