一种改进的在线Boosting目标跟踪方法

摘要

本发明属于计算机视觉领域，公开了一种改进的在线Boosting目标跟踪方法，针对传统在线Boosting算法使用的Haar特征效率低的问题，本发明使用HOG特征，以提高算法的实时性；其次，针对传统Boosting算法跟踪易发生漂移的问题，借鉴TLD检测与跟踪结合的思想，本发明将离线训练的检测器整合到跟踪过程中，实现在线学习与离线学习的结合，以提高算法的鲁棒性；本发明通过使用新的特征和加入检测模块，提高了传统在线Boosting算法的实时性和鲁棒性。