基于在线学习和结构约束的目标跟踪算法

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为在复杂环境中对目标进行长期的精确跟踪,提出一种基于在线学习和结构约束的目标检测和跟踪算法。采用改进的光流法对特定目标进行自适应跟踪,实时目标检测采用非层次结构在线学习随机蕨丛分类器。用基于结构约束的非监督学习法精确确定目标位置,以适应目标的形态变化。实验结果表明,该算法能够适应目标的基本形态变化,在目标出现尺寸变化、旋转、部分遮挡或短暂消失时都能稳定精确地跟踪目标。
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