改进的基于多示例学习的目标跟踪方法研究

针对复杂场景下的跟踪问题,提出一种新的基于多示例学习的目标跟踪方法。该方法首先利用局部描述算子(Harr-like特征)表征目标和周围背景区域,分别视为正负样本,然后利用基于Boosting的在线多示例学习(MILBoost)建立一种适应性的外观模型作为二值分类器。并提出一种修正的搜索目标位置算法,使haar小波和区域协方差矩阵相结合,取最大响应样本为新目标位置。该方法能够有效解决视频场景中目标受遮挡、旋转和光照变化等问题,具有鲁棒的跟踪性能。