Object Tracking with Multi-Classifier Fusion Based on Compressive Sensing and Multiple Instance Learning
المؤلفون المشاركون
Chen, Si
Lu, Xiaoshun
Chen, Xiaosen
Chen, Min
Chen, Jianghu
Wang, Dahan
Zhu, Shunzhi
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Object tracking is a critical research in computer vision and has attracted significant attention over the past few years.
However, the traditional object tracking algorithms often suffer from the object drifting problem due to various challenging factors in complex environments such as object occlusion and background clutter.
This paper proposes a robust and effective object tracking algorithm, called MCM, which combines compressive sensing and online multiple instance learning in a multi-classifier fusion framework.
In this framework, we integrate the different discriminative classifiers by learning the varied and compressed feature vectors based on different random projection matrices.
And then an improved online multiple instance learning mechanism SMILE is adopted, which introduces the relative similarity to select and weight the instances in the positive bag.
The experiments show that the proposed algorithm can improve the performance of object tracking on the challenging video sequences.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Si& Lu, Xiaoshun& Chen, Xiaosen& Chen, Min& Chen, Jianghu& Wang, Dahan…[et al.]. 2020. Object Tracking with Multi-Classifier Fusion Based on Compressive Sensing and Multiple Instance Learning. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193331
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Si…[et al.]. Object Tracking with Multi-Classifier Fusion Based on Compressive Sensing and Multiple Instance Learning. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193331
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Si& Lu, Xiaoshun& Chen, Xiaosen& Chen, Min& Chen, Jianghu& Wang, Dahan…[et al.]. Object Tracking with Multi-Classifier Fusion Based on Compressive Sensing and Multiple Instance Learning. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1193331
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1193331
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