改进的协同训练框架下压缩跟踪

作     者：郑超 陈杰 殷松峰 杨星 冯云松 凌永顺 ZHENG Chao;CHEN Jie;YIN Songfeng;YANG Xing;FENG Yunsong;LING Yongshun

作者机构：电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室合肥230037 安徽建筑大学电子与信息工程学院合肥230037 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2016年第38卷第7期

页      面：1624-1630页

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：安徽高校自然科学重大研究项目(KJ2015ZD14) 国家自然科学基金(61405248 61503394) 安徽省自然科学基金(1408085 QF131 1508085QF121) 

主　　题：视觉跟踪 协同训练 空间布局信息 压缩感知分类器 熵 

摘      要：针对基于传统协同训练框架的视觉跟踪算法在复杂环境下鲁棒性不足,该文提出一种改进的协同训练框架下压缩跟踪算法。首先,利用空间布局信息,基于能量熵最大化的在线特征选择技术提升压缩感知分类器的判别能力,分别在灰度空间和局部二值模式空间建立起基于结构压缩特征的两个独立分类器。然后,基于候选样本信任度分布熵的分类器联合机制实现互补性特征的自适应融合,增强跟踪结果的鲁棒性。最后,在级联的梯度直方图分类器辅助下,通过具备样本选择能力的新型协同训练准则完成联合外观模型的准确更新,解决了协同训练误差的积累问题。对大量具有挑战性的序列的对比实验结果验证了该算法相比于其它近似跟踪算法具有更优的性能。