论文研究 自适应嵌套级联的在线集成学习方法研究.pdf

针对视频目标检测问题，提出一种新的在线集成学习方法。该方法把目标检测看成两类分类问题，首先用少量已标注样本离线训练一个初始集成分类器，然后在检测目标的同时通过跟踪过滤虚警目标，并通过样本置信度作进一步验证自动标注样本，最后通过在线集成学习方法更新级联分类器。该方法通过在线调整级联分类器，提高分类器对目标环境变化的适应能力，在大量视频序列上进行实验验证，并与现有在线集成学习方法进行比较，结果表明，通过该方法训练得到的检测器不但能够很好地应对目标特征的变化，也能在出现目标遮挡及背景干扰下稳定地检测出目标，具有较好的适应性及鲁棒性。