【摘 要】
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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
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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.
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