在线半指导学习的视频分割与跟踪算法
提出了一种在线半指导学习的视频分割与跟踪算法。该算法首先对视频图像进行无指导分割，在此基础上利用在线半指导学习分类器对前景目标进行识别，完成目标的分割与跟踪；采用聚类分析自动确定前景不同特征区域的样本比例，完成增量学习分类器初始化训练；在协同训练样本更新过程中采用视角一致性原则选择样本更新分类器。该算法充分结合了视频图像的全局信息和局部信息，同时完成目标的准确分割与跟踪，并且通过初始化样本聚类分析和协同训练中样本选择更新规则提高了在线学习分类器的识别的准确性和稳定性。实验表明，该方法在保证低时间开销的前提下，显著提高了视频分割与跟踪的准确度。
在线学习 半指导学习 视频分割 视频跟踪 聚类分析
李坤 王爱平 万国伟 李思昆
国防科技大学计算机学院，长沙 410073
国内会议
北京
中文
46-50
2009-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）