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4.1融合与验证Alg.4给出了将递归跟踪结果、可信检测结果融合成最终结果的算法。最终结果取决于检测结果的数目、检测结果的可信度及跟踪结果的可信度。其中，跟踪结果的可信度，可以通过对跟踪结果使用模板匹配得到。如果检测得到的结果的可信度高于递归跟踪得到的结果，那么就将检测结果作为最终结果(如算法5...
学习我们并行执行递归跟踪和目标检测来处理输入图像。本章将介绍如何把使用两种方法得到的结果融合成一个最终的检测结果。背景模型和方差分类阈值已在第一帧初始化时得到，但集成分类器和匹配模板都需要在对图像帧的处理过程中通过在线训练得到。为了解决模板更新的问题，我们要求：处理得到的最终结果必须适合用于学习。所...
出错示意图：昨晚苦恼了一晚，今天终于找到原因：在其截取用于首页显示部分内容时，遇到图片或特殊字体表示方式说明。解决方案：进入文章页编辑界面，在html下替换或删除该部分格式说明。...
隐私政策本应用（科目三灯光模拟考试）尊重并保护所有使用服务用户的个人隐私权。为了给您提供更准确、更有个性化的服务，本应用会按照本隐私权政策的规定使用和披露您的个人信息。但本应用将以高度的勤勉、审慎义务对待这些信息。除本隐私权政策另有规定外，在未征得您事先许可的情况下，本应用不会将这些信息对外披露或向...
检测本章将讨论我们所采用的目标检测方法。通过目标检测，可以实现对递归跟踪器的再初始化。从上章知，跟踪器自身是无法得到目标模型的，所以一旦跟踪失败，便无法恢复。递归跟踪是根据前一帧中目标所在位置进行的，而本文采用的寻找目标的方法是穷举法。由于对每张输入图像都有几千个子窗口用于目标检测评估，所以我们整个...
3.6非最大抑制上以介绍了级联分类器的所有组成部分。对于每一个子窗口现在都有一个概率值p+来表示该子窗口中存在感兴趣目标的可信度（存在目标的概率）。Blaschko[7]定义了一个进行目标检测的理想情况：子窗口中含有目标，则可信度为1；子窗口中没有目标，则其可信度为...
3.5模板匹配级联分类器的第四级为模板匹配。本阶段的判决是像素级的，这比上文提到的集成分类器更精细。对图像块P1、P2，我们计算它们间的归一化相关系数(NCC):其中，分别表示P1、P2的标准差；表示P1、P2的均值。这种距离测量结果也叫做Pearson系数[40]。几何描述为，两个归一化向量间夹...
3.4集成分类器对级联检测的第三级，我们采用文献[38]提出的随机蕨分类（randomfernclassification）集成分类器。该分类器是基于多像素点像素值比较来做判决的。对每一个子检测窗，计算其包含目标的可能性。如果这个概率值小于0.5，我们就认为在该子窗口中不存在目标而抛弃该窗口。...
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