文件名称:
从样品选择到模型更新：可靠的在线视觉跟踪算法，可防止漂移
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文件大小: 8mb
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上传时间: 2021-03-20
详细说明：本文提出了一种采用置信度组合地图模型的在线跟踪算法。漂移是在对象跟踪中容易发生的问题，并且大多数最新的跟踪算法已尝试解决该问题。在本文中，我们提出了描述对象结构的置信度组合图，并在此基础上开发了置信度组合图模型。该模型将当前帧中的对象与前一帧中的对象之间的关系关联起来。根据这种关系的强度，可以选择更精确分类的样本，并将其用于模型更新阶段，这将直接影响跟踪的发生漂移。在几种公共视频序列上对该算法进行了估计，并与几种最新算法进行了性能比较。实验表明，该算法优于其他比较算法，具有很好的性能。
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