基于SURF和MIL的目標跟蹤算法
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針對照明變化、形狀變化、外觀變化和遮擋對目標跟蹤的影響，提出一種基于加速魯棒特征（ SURF）和多示例學習（ MIL）的目標跟蹤算法。首先，提取目標及其周圍圖像的SURF特征；然后，將SURF描述予引入到MIL中作為正負包中的示例；其次，將提取到的所有SURF特征采用聚類算法實現(xiàn)聚類，建立視覺詞匯表；再次，通過計算視覺字在多示例包的重要程度，建立“詞一文檔”矩陣，并且求出包的潛在語義特征通過潛在語義分析（ LSA）；最后，通過包的潛在語義特征訓練支持向量機（SVM），使得MIL問題可以依照有監(jiān)督學習問題進行解決，進而判斷是否為感興趣目標，最終實現(xiàn)視覺跟蹤的目的。通過實驗，明確了所提算法對于目標的尺度縮放以及短時局部遮擋的情況都有一定的魯棒性。
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