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视频目标检测跟踪算法一直是计算机视觉领域的研究热点,目前大部分方法均需人工采集样本训练检测模型,搭建目标检测跟踪系统.当目标成像条件发生变化时,需重新采集样本,训练模型,调试整个检测跟踪系统,耗费大量人力、物力.本文提出一种基于少量样本学习的多目标检测跟踪算法,只需在监控视频第一帧指定待检测目标,即可自主生成混合分类模型,进行目标检测.采用在线渐进学习算法学习目标姿态变化,更新该模型.结合基于颜色的目标跟踪算法,自动构建高精度目标检测跟踪系统.整个过程无需手工采集、标注训练样本.因此,易于扩展到其它