Kernel Based Multiple Cue Adaptive Appearance Model For Robust Real-time Visual Tracking

Fanxiang Zeng

doi:10.1109/LSP.2013.2278400

2013-11-01

PRE

DOI：10.1109/LSP.2013.2278400

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摘要

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在这封信中，我们通过一种新颖的基于内核的多线索自适应外观模型 (KBMCAAM) 提出了一种强大的实时视觉跟踪算法。特别是，外观模型是使用朴素贝叶斯分类器构建的，该分类器是利用由空间核函数加权的稀疏多尺度类Haar特征进行训练的。此外，集成了多个图像线索以提高模型的判别能力。实验结果表明，我们提出的方法优于许多最新算法。

Keyword:

Adaptive appearance model

kernel function

multiple image cues

real-time object tracking

AI总结

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期刊

IEEE Signal Processing Magazine

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机构

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