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Adaptive Block Online Learning Target Tracking Based on Super Pixel Segmentation

机译：基于超像素分割的自适应块在线学习目标跟踪

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Video target tracking technology under the unremitting exploration of predecessors has made big progress, but there are still lots of problems not solved. This paper proposed a new algorithm of target tracking based on image segmentation technology. Firstly we divide the selected region using simple linear iterative clustering (SLIC) algorithm, after that, we block the area with the improved density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) clustering algorithm. Each sub-block independently trained classifier and tracked, then the algorithm ignore the failed tracking sub-block while reintegrate the rest of the sub-blocks into tracking box to complete the target tracking. The experimental results show that our algorithm can work effectively under occlusion interference, rotation change, scale change and many other problems in target tracking compared with the current mainstream algorithms.
机译：视频目标跟踪技术在不懈探索的前辈取得了很大进展，但仍有很多问题没有解决。本文提出了一种基于图像分割技术的目标跟踪算法。首先，我们使用简单的线性迭代聚类（SLIC）算法将所选区域分开，之后，我们通过噪声（DBSCAN）聚类算法的应用程序的改进的基于密度的空间聚类来阻止该区域。每个子块独立训练的分类器和跟踪，那么算法忽略了失败的跟踪子块，同时将子块的其余部分重新整合到跟踪盒中以完成目标跟踪。实验结果表明，与当前主流算法相比，我们的算法可以在遮挡干扰，旋转变化，刻度变化以及目标跟踪中的许多其他问题下工作。

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