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[其它] 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
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。<weixin_38559646> 上传 | 大小:8mb