文献类型：期刊文章

作　　者：程有龙[1] 李斌[1] 张文聪[1] 庄镇泉[1]

机构地区：[1]中国科学技术大学多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室,合肥230027

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：国家自然科学基金广东联合基金资助项目(No.U0835002)

年　　份：2009

卷　　号：22

期　　号：5

起止页码：704-708

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20095312587969)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在实际监控场合中,行人的运动有着诸多不确定性,这些会对现有的跟踪算法产生干扰,从而造成跟踪丢失.基于此,文中提出一种将行人检测的先验知识融入到跟踪模型自学习过程的行人跟踪算法.首先通过离线训练,得到具有较强区分能力的子分类器集,这些子分类器蕴含了对于行人的先验知识.在跟踪过程中,使用online boosting算法从离线训练的子分类器集中学习并更新强分类器,对被跟踪行人进行动态建模.实验结果表明,该算法有效缓解算法自适应性与"漂移"之间的矛盾,能够在真实监控场合下跟踪具有复杂运动的行人.

关 键 词：行人跟踪 先验知识 在线学习  

分 类 号：TP391.41]