%0 Journal Article %A 权伟 %A 陈锦雄 %A 余南阳 %T 在线学习多重检测的可视对象跟踪方法 %D 2014 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.007 %J 电子学报 %P 875-882 %V 42 %N 5 %X 为了研究无约束环境下长时间可视跟踪问题,提出了一种在线学习多重检测的对象跟踪方法.该方法以随机蕨作为基础检测器结构,通过在线学习的方式,将目标对象的整体和局部表观,以及由场景学习中发掘的同步对象同时作为检测学习的基础数据,该检测器因而具备了对这多种对象的独立检测能力.由于其各个检测部分发挥了各自不同的作用,本文从测量的角度将检测器对这三种对象检测的结果进行融合,通过计算检测关于目标的配置概率进而确定目标位置,实现对象跟踪任务.基于真实视频序列的实验结果验证了本文方法的有效性和稳定性,以及较现有的跟踪方法在跟踪性能上的提高. %U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.007