基于集成学习的目标跟踪算法研究

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1、硕士学位论文题目：基于集成学习的目标跟踪算法研究英文并列题目：ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＥｎｓｅｍｂｌｅＬｅａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎａｌｏｒｉｔｈｍｓｇｇ研究生：曾礼灵专业：软件工程研究方向：软件工程管理导师：李朝锋指导小组成员：学位授予日期：２０１８年１月答辩委员会主席：李光辉江南大学：地址．无锡市蠡湖大道８００号１一二○＾七年十二月独创性声明、本人声明所虽交的学位论文甚本人在导师指导下进行的研宄工作及取。尽我所知得的研究成果，除了文中特别

2、加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人为获得江南一大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。２签名札灵４１／２／：嗜日期：７年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定：江南大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被査阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关＿库进行检索，，可以釆用影印、缩印或扫描

3、等复制手段保存、汇编学位论文一致。并且本人电子文？的内容和鉑质论文的内容相ｓ保密的学位论文在解密后也遵守此规定。签名：导师签今ｕ广日日期：年月／摘要摘要目标跟踪技术因其有较强的实用性而在安全监控、智能交通等领域中被广泛应用。但一些已知的问题如目标自身的形变、外界光照变化等因素的影响，稳定准确地实现对目标的跟踪仍颇具挑战。为寻找适用于复杂场景的跟踪算法，不少研究者在原有的学习模型的基础上，辅以集成学习算法进行提升，以获得具有性能更优越的、学习能力更强的学习器。在最近的算法中，有不少算法尝试将判别式分类器应用于目标跟踪，将

4、对目标的识别检测转化为对目标和背景的分类问题。算法通过在线学习获取目标外观变化，以实时适应目标随时间推进而产生的变化，从而在复杂的运动场景中鲁棒地完成跟踪。其中也有算法利用集成学习框架，充分利用基学习器各自的优势构造出强学习器实现上述目的。论文在集成学习框架下，对常用的两大学习器支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、核相关滤波器（KernelizedCorrelationFilter，KCF）的集成进行研究，针对上述两算法在建立目标外观模型时对目标信息的遗漏，及跟踪器的准确性仍可提高的问题，本文分别在集成SVM

5、分类器、集成KCF滤波器2个方面进行了研究，并分别提出相应改进算法。论文的主要贡献如下：（1）提出了一种结合Boosting算法对SVM进行集成的跟踪算法。用不同特征、核函数混合搭配，训练出SVM基分类器池，将其作为产生SVM基分类器差异性的来源。在将基分类器整合成一个强分类器时，与以往算法只集成不同核函数或只集成不同特征不同的是，本文为增加差异性对特征和核函数均有涉及。与单核SVM的对比试验也证明了集成确能提高精度。（2）提出了一种集成核相关系数滤波器的跟踪算法。针对原始的核相关滤波器跟踪算法缺乏尺度预测的问题，加入了独立的尺度检测器

6、，为减少运算量，在频域空间对尺度检测器的特征进行了降维处理。其次，考虑到原算法在利用HoG特征进行训练，将目标的彩色特征这一重要的信息遗漏掉了，故改进算法在训练跟踪器时，另外加入了一个以新兴的CN颜色特征为训练数据生成的跟踪器，以弥补原算法对目标外观。并且，为提高算法的准确性，2个跟踪器在协同训练框架下进行集成。实验结果表明，提出的改进算法比与原始的核相关滤波器跟踪精度高，也能够自动适应目标的尺度变化。关键词：目标跟踪；集成学习；支持向量机；协同训练；核相关滤波器IAbstractAbstractThetechnologyofvisua

7、ltrackingfoundawideutilizationinfieldssuchassecuritymonitoringandintelligenttransportationduetoitsstrongpracticability.However,itremainschallengingtoachievearobustandaccuratetrackingofthetargetsomeduetotheknownfactors,suchastheinfluenceofthedeformationofthetargetorillumi

8、nationchanging.Tofindatackingalgorithmadaptivetocomplexsurroundingenvironment,manyresearchersfindtheirw