基于子空间半监督学习线性判别方法的目标跟踪技术研究

文中提出一种基于半监督学习的线性判别方法用于目标跟踪。首先,根据少量的目标图像和背景图像样本,利用增量线性判别分析在子空间中找到最大化标记样本分类间隔的分类面;然后在当前帧采样,获得大量未标记的图像样本并投影到子空间中,通过半监督学习修正分类面,在这些候选目标中找到离目标最近、离背景最远的作为目标在当前帧的状态估计;最后,在分类结果中挑选置信度高的目标图像和背景图像样本加入到训练集中,删除训练集中置信度低的目标图像和背景图像样本,并更新投影子空间的基。实验结果表明,所提方法可以很好地适应目标的各种变化,并获得比基于监督学习方法更好的效果。

Research on linear discriminate analysis method based on subspace semi-supervised learning used for object tracking technology