[发明专利]目标跟踪分类器在线训练样本的超像素中智相似加权方法有效
| 申请号： | 201811547139.2 | 申请日： | 2018-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN109711445B | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 胡珂立;沈士根;叶军;赵利平;樊长兴;彭华;叶晓彤;范恩 | 申请（专利权）人： | 绍兴文理学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 绍兴市寅越专利代理事务所(普通合伙) 33285 | 代理人： | 周正辉 |
| 地址： | 312000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种目标跟踪分类器在线训练样本的超像素中智相似加权方法，所述方法包括：读取视频帧，依据初始目标位置提取样本，初始化目标跟踪分类器；读取视频新帧，确定目标位置，计算相应超像素图像；基于相交区域的超像素中智隶属度、不确定性度和非隶属度量测；基于区域形状距离的超像素中智隶属度、不确定性度和非隶属度量测；计算超像素类目标置信向量；提取训练样本，计算样本中智权值；利用加权样本更新目标跟踪分类器。本发明的方法实现简单、抗干扰能力强，能够较好地适应背景复杂多变、光照变化等极具挑战的情况；本发明适用于基于鲁棒目标跟踪的应用，如视频监控、自动驾驶等，适用于大规模推广应用。 | ||
| 搜索关键词： | 目标 跟踪 分类 在线 训练 样本 像素 相似 加权 方法 | ||
【主权项】：
1.一种目标跟踪分类器在线训练样本的超像素中智相似加权方法，其特征在于，包括如下步骤：S100：读取视频帧，依据初始目标位置提取样本，初始化目标跟踪分类器；S200：读取视频新帧，确定目标位置，计算相应超像素图像；S300：基于相交区域进行超像素中智隶属度、不确定性度和非隶属度量测；S400：基于区域形状距离进行超像素中智隶属度、不确定性度和非隶属度量测；S500：根据步骤S300和步骤S400的结果计算超像素类目标置信向量；S600：在该视频中提取训练样本，根据所述超像素类目标置信向量计算样本中智权值；S700：根据所述样本中智权值，利用加权样本更新目标跟踪分类器。
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