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使用动态阈值以视频序列移动对象跟踪

抽象性

多数逐行算法训练分界分类器将目标对象与周围背景分离扰动样本不适当采样时可能包含在内,从而引起视觉漂移多实例学习范式最近应用来缓解这一问题,然而,实例标签和最正确正实例前重要信息(即当前框架跟踪结果)可用比MIL方法简单得多的新写法开发本文显示,将先前信息整合到受监督学习算法中比现有的MIL跟踪器能更高效高效地处理视觉漂移问题在线分析特征选择算法 优化目标函数 向顶向对正向下训练分类器直接偶数与样本重要性并发多实验评价 最先进算法挑战序列 证明建议算法的优缺点

V.Elavarasi,S.Ringiya,M.Karthiga

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