结合在线学习的尺度自适应多目标跟踪算法

成悦; 李建增

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针对多目标跟踪技术中常出现的目标尺度变化、形变和遮挡问题,提出了一种具有良好鲁棒性的新算法.本算法采用改进的SVM分类器进行在线学习,将跟踪问题看作是一种最大间隔的结构化学习问题并对其更新方式进行改进,来寻找最优权重.同时对在线更新分类器的机制进行了调整,一定程度上减少了误差积累,使在线学习能够更好地发挥其长处.此外,算法采用相关滤波器自适应调整跟踪框大小,并提出遮挡处理和数据关联机制,使被遮挡后重新出现的多个目标编号不发生交换.经过实验验证,本算法提高了跟踪精度,在复杂的背景环境中能够较好地完成多目标跟踪任务.

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来源
《电光与控制》 |2018年第8期|17-22|共6页
作者
成悦; 李建增;
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作者单位

陆军工程大学石家庄校区,石家庄050003;

陆军工程大学石家庄校区,石家庄050003;

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正文语种 chi
中图分类军用飞机（战机）;可靠性理论;
关键词
多目标跟踪; 在线学习; 尺度自适应;

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