Visual Tracking Based on an Improved Online Multiple Instance Learning Algorithm
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An improved online multiple instance learning (IMIL) for a visual tracking algorithm is proposed.
In the IMIL algorithm, the importance of each instance contributing to a bag probability is with respect to their probabilities.
A selection strategy based on an inner product is presented to choose weak classifier from a classifier pool, which avoids computing instance probabilities and bag probability M times.
Furthermore, a feedback strategy is presented to update weak classifiers.
In the feedback update strategy, different weights are assigned to the tracking result and template according to the maximum classifier score.
Finally, the presented algorithm is compared with other state-of-the-art algorithms.
The experimental results demonstrate that the proposed tracking algorithm runs in real-time and is robust to occlusion and appearance changes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Li Jia& Zhang, Hua. 2015. Visual Tracking Based on an Improved Online Multiple Instance Learning Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099657
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Li Jia& Zhang, Hua. Visual Tracking Based on an Improved Online Multiple Instance Learning Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099657
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Li Jia& Zhang, Hua. Visual Tracking Based on an Improved Online Multiple Instance Learning Algorithm. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099657
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099657
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر