论文研究 特征加权融合的在线多示例学习跟踪算法.pdf

为了能更加准确鲁棒地跟踪目标，提出了特征加权融合的在线多示例学习跟踪算法（WFMIL）。WFMIL在多示例学习框架下分别训练两种特征（Hog和Haar）分类器。在跟踪过程中，通过线性运算融合成一个强分类器，同时在学习过程中对正包中的示例引入权重。实验结果统计表明WFMIL能很好地解决目标漂移问题，并且对目标遮挡、运动突变、光照变化以及运动模糊等具有较好的鲁棒性。