CASIA OpenIR  > 模式识别国家重点实验室  > 图像与视频分析
基于极小化上界误差的视觉跟踪方法
卢汉清; 王金桥; 刘荣
2011-01-19
Date Available2011-05-11
CountryCN
Subtype发明
Abstract本发明是基于极小化上界误差的视觉跟踪方法,利用跟踪器估计目标在当前帧中的区域,所述目标区域包括目标位置与目标大小;以估计的目标区域为参照提取样本;对提取的样本抽取两类不同性质的视觉特征;利用抽取的各样本两类不同性质的视觉特征在线进行协同提升学习,并对跟踪器进行更新,在线协同提升学习中,利用两个并行的提升算法同时对两类不同性质的视觉特征进行选择,并在各级视觉特征选择中利用协同学习进行相互约束,在选择最佳的视觉特征提升跟踪器性能的同时利用协同学习配置最佳的样本属性。跟踪器在线学习不需要输入样本的标注信息,在跟踪结果不完全准确的情况下也不会带来累计误差,从而保证了跟踪器的稳定性与可靠性。
Copyright Date2013-07-31
Patent NumberCN201110021981.4
Status授权
Document Type专利
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8508
Collection模式识别国家重点实验室_图像与视频分析
Affiliation中国科学院自动化研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
卢汉清,王金桥,刘荣. 基于极小化上界误差的视觉跟踪方法. CN201110021981.4[P]. 2011-01-19.
Files in This Item:
File Name/Size DocType Version Access License
基于极小化上界误差的视觉跟踪方法.jpg(540KB)专利 开放获取CC BY-NC-SAApplication Full Text
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[卢汉清]'s Articles
[王金桥]'s Articles
[刘荣]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[卢汉清]'s Articles
[王金桥]'s Articles
[刘荣]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[卢汉清]'s Articles
[王金桥]'s Articles
[刘荣]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.