一种基于在线学的实时跟踪方法及跟踪系统

摘要

本发明是基于在线学的实时跟踪方法和系统，通过图像传感器获取图像信息，手动选择初始正样本，利用相应的处理单元完成目标特征信息的提取，根据随机森林实现目标的分类，引进分类可靠性度量，根据与目标特征信息的相似程序来确定正负本，并用于训练随机森林分类器，最后利用KLT跟踪算法实现目标的准确高精度跟踪。

主权项

一种基于在线学习的实时跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤A、获取目标视觉信息；步骤B、以提高图像质量为目标，完成图像的降噪和增强；步骤C、以在线学习方法提取正负样本和相应的特征，并用随机森林进行在线学习，得到目标，并利用可靠性准则对目标进行可靠性评估；步骤D、利用光流法完成手势目标的跟踪。