摘要

现有的目标跟踪算法严重依赖于目标检测器的性能,如果目标检测器的虚警率或漏警率较高,数据关联将会失败,导致目标跟踪精度不足。为此,通过结构化学习为每个对象训练一个模型,将目标跟踪问题建模为拉格朗日松驰优化问题,提出一种目标身份感知网络流量(TINF)技术进行结构化学习的推理。在学习期间,通过搜索使目标身份感知网络流量代价函数最小化的一组轨迹,确定最被违反约束和序列在下个时间段的最优轨迹,推断视频片断中所有目标的最佳位置。利用多种高难度数据集进行仿真实验,实验结果表明,所提方法的性能优于其它较新算法。

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