一种结合历史与即时信息的视觉追踪分类器构建方法

摘要

本发明公开了一种结合历史与即时信息的视觉追踪分类器构建方法，首先根据前一帧中所获得的前景样本和背景样本分布情况，得到当前帧中候选样本中的前景样本，然后将前景样本与追踪目标样本历史均值进行比较，根据二者相似性判断前景样本是追踪目标样本的可能性，将可能性最高的前景样本作为当前帧的追踪目标样本，最后，基于历史加权平均方式，根据历史上追踪目标样本的均值和当前帧追踪目标样本即时更新追踪目标样本均值。在更新过程中，进一步提出一种自适应动态调整权值，动态调整权值，使得在目标变化剧烈时，目标特征的历史均值能即时反映近期目标的特征变化情况，而在目标变化平缓时，目标特征的历史均值计算更依赖历史上追踪目标的特征分布情况。