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基于支持向量机的目标跟踪研究: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2011年第12期32卷 4210-4212,4245页; 作者：张谢华路梅田敏徐州师范大学现代教育技术中心江苏徐州221116 中国矿业大学信电学院江苏徐州221008 徐州师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 同济大学电子与信息工程学院宽带无线通信与多媒体实验室上海201804; 把目标跟踪看作为目标和背景在时序上的分类问题来进行处理,选择支持向量机作为分类器,完成相应的目标跟踪任务。在跟踪过程中,采用扰动前景区域和按步长抽取背景的方法得到数量相当的正负样本;建立图像的积分直方图索引,通过索引之间...; 把目标跟踪看作为目标和背景在时序上的分类问题来进行处理,选择支持向量机作为分类器,完成相应的目标跟踪任务。在跟踪过程中,采用扰动前景区域和按步长抽取背景的方法得到数量相当的正负样本;建立图像的积分直方图索引,通过索引之间的加减快速获取区域边缘和纹理特征向量;将新样本集合与前期获取的支持向量混合起来一并训练,实现分类器的在线更新。用经典图像序列进行实验,实验结果表明,该算法具有良好的跟踪效果。; 来源：详细信息评论

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