摘要:
为解决霍夫森林叶子投票引入的噪声信息, 提出一种基于可判别叶子的霍夫森林目标跟踪算法。在原始霍夫森林训练阶段, 叶子结点不具有判别能力, 不能分类图像斑块属于目标还是背景。含有背景的图像斑块包括大量的噪声, 而且在每个像素位置处, 收集图像斑块的表决信息耗费大量时间。实验结果表明, 该方法不仅能减少噪声表决信息, 还能增加目标检测的有效性。
中图分类号:
鲁奉军, 王世刚, 赵文婷, 赵晓琳. 基于可判别叶子的霍夫森林目标跟踪算法[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2016, 34(1): 86-71.
LU Fengjun, WANG Shigang, ZHAO Wenting, ZHAO Xiaolin. Discriminative Leaf Based Hough Forest for Target Tracking[J]. Journal of Jilin University(Information Science Ed, 2016, 34(1): 86-71.