基于背景信息的STC跟踪算法
2016-08-23
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资源描述
香港理工大学张开华教授的最新跟踪算法,并且已经运用到图像检测领域,速度很快,采用haarlike特征。
它是一种简单而有效的在线判别特征选择的算法。通过沿着正样本的最陡上升梯度和负样本的最陡下降梯度来迭代优化目标函数,使得弱分类器的输出最大化。通过这种方式来达到选择更加鲁棒的特征的目的,并指出MIL[6]通过Bag likelihood的代价函数来选择特征不必要性。它整合目标的先验信息到半监督学习算法中有效的抑制了目标的漂移。ODFS跟踪器对光照变化,遮挡,姿态变化,陡然运动,旋转,运动模糊,背景模糊和摄像机抖动的视频都有较好的跟踪结果,但对尺度变化,出视角,低分辨率和刚性形变等视频效果不佳。
matlab
算法
stc
跟踪
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