摘要：本發(fā)明涉及一種基于結(jié)構(gòu)支持向量機(jī)的多尺度目標(biāo)跟蹤方法，利用結(jié)構(gòu)輸出支持向量機(jī)輸出目標(biāo)的位置估計值，避免了傳統(tǒng)分類器對樣本標(biāo)簽進(jìn)行精確估計的需要；通過在線學(xué)習(xí)的方式更新結(jié)構(gòu)輸出支持向量機(jī)的參數(shù)，實現(xiàn)目標(biāo)自適應(yīng)跟蹤；采用少量多尺度粒子作為候選樣本，克服了傳統(tǒng)固定尺度密集采樣計算量過大的缺點(diǎn)，并顯著提高了方法對目標(biāo)尺度變化的適應(yīng)性；提出一種閾值機(jī)制來避免支持向量集維數(shù)隨時間快速無限增長，避免了計算資源的浪費(fèi)；采用積分圖進(jìn)行Haar?like特征的快速計算，保證了方法的實時性。本發(fā)明在復(fù)雜背景下有較強(qiáng)魯棒性，對目標(biāo)的尺度變化、部分遮擋、旋轉(zhuǎn)、光照變化等有較強(qiáng)適應(yīng)性，滿足實際目標(biāo)跟蹤任務(wù)的需要。
- 專利類型發(fā)明專利
- 申請人西北工業(yè)大學(xué);
- 發(fā)明人趙天云;鹿馨;郭雷;胡秀華;
- 地址710072 陜西省西安市友誼西路127號
- 申請?zhí)?/b>CN201510270434.8
- 申請時間2015年05月25日
- 申請公布號CN105184811B
- 申請公布時間2017年02月22日
- 分類號G06T7/246(2017.01)I;G06T7/269(2017.01)I;
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