基于RGB-D的在线多示例学习目标跟踪算法

作     者：高毅鹏 郑彬 曾宪华 GAO Yi-peng;ZHENG Bin;ZENG Xian-hua

作者机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院，重庆400065 中国科学院重庆绿色智能技术研究院，重庆400714 中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆400714 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 

基　　金：国家自然科学基金项目(61179059) 重庆市“151”科技重大专项基金项目(cstc2013jcsf-zdzxqqX005) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2015年第36卷第7期

页      码：1865-1870页

摘      要：基于2D特征的目标跟踪算法缺少3维信息，因此在目标尺度、姿态变化和平面旋转时会引起跟踪不稳定易丢失目标的问题，为此提出一种基于RGB‐D的在线多示例学习目标跟踪算法。利用深度数据的特性在深度图中和RGB图中构建多尺度空间，提取多尺度的 Haar‐D特征和 Haar特征；利用多实例学习策略将多尺度的 Haar‐D特征和 Haar特征融合。实验结果表明，该算法能很好得处理室内或室外环境下目标姿态变化、平面旋转和部分遮挡的问题。

主 题 词：目标跟踪 Haar-D特征 多尺度特征空间 多示例学习 深度图 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2015.07.036

馆 藏 号：203489917...