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基于AdaBoost和RVM的实时多目标跟踪
摘要：
本文基于AdaBoost和RVM算法，提出了一种实时多目标跟踪方法。该方法将AdaBoost算法作为目标检测器，通过分类器的强化学习来实现对目标的识别，并使用RVM算法对目标进行跟踪。实验结果表明，该方法能够实现较高的准确率和鲁棒性，在多目标跟踪中具有良好的应用前景。
关键词：AdaBoost；RVM；目标识别；跟踪。
1.引言
随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪作为一种重要的技术应用，不仅在安防、自动驾驶、智能监控等领域具有广泛的应用前景，也在人机交互、智能识别等领域实现了可视化分析与控制。然而，目标跟踪面临着多样、复杂的场景和环境，对算法的鲁棒性和实时性要求较高。因此，在多目标跟踪中，如何实现高效的目标识别和跟踪，成为当前研究的重要方向之一。
传统的目标跟踪算法主要基于特征匹配、动态模型等方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、模板匹配等。但这些方法往往受到光照变化、视角变化、目标遮挡等因素的影响，导致识别精度和跟踪稳定性不尽如人意。因此，近年来，互联网技术、深度学习等先进技术的应用，为多目标跟踪提供了更加优秀的解决方案。
2.相关工作
近年来，机器学习技术的不断发展，为多目标跟踪提供了更新的思路。其中，基于AdaBoost算法的多目标检测方法备受关注。该算法首先通过多个weak分类器的训练，构建出一个具有较高识别率的strong分类器。在目标跟踪中，可以将多个weak分类器训练的结果合并，构建出能够捕捉目标深度特征的strong分类器模型，以此实现目标的快速识别和跟踪。
相比之下，基于RelevanceVectorMachine(RVM)算法的目标跟踪，更具鲁棒性。该算法首先通过对目标可能的运动轨迹进行预测，构建出一组初始训练模型。接着，在跟踪过程中，通过不断地优化和学习过程，将RVM算法应用于目标跟踪中，有效避免了传统算法中由于时间变化和复杂场景的影响而导致的跟踪偏差问题。
基于此，本文提出了一种基于AdaBoost和RVM的实时多目标跟踪方法。
3.实验方法
3.1算法流程
（1）对目标进行识别
采用AdaBoost算法对目标进行检测和识别。首先，构建弱分类器，并通过增加不同权重向量的数据样本的方式，提高网络的健壮性和泛化能力，最终得出一个基于多个弱分类器构建的可靠strong分类器。
（2）对目标进行跟踪
采用RVM算法对识别到的目标进行跟踪。根据目标的位置和运动轨迹预测目标会出现的位置并进行迭代学习，不断地通过优化和更新模型，不断地精确跟踪目标。
（3）处理跟踪偏差问题
针对跟踪过程中出现的偏差问题，可以通过在线学习的方式，对目标的轨迹、特征点等不断进行更新，进一步提高跟踪精度和鲁棒性。
3.2实验数据集及性能指标
（1）实验数据集：采用VOT2018数据集进行实验验证，该数据集包含了多种典型的多目标跟踪复杂场景，如光照变化、遮挡、背景噪声等。
（2）性能指标：采用精度和鲁棒性两个指标进行评估。
4.实验结果
通过对VOT2018数据集的实验验证，本文提出的基于AdaBoost和RVM的实时多目标跟踪方法在多目标识别和跟踪的精度和鲁棒性方面，均取得了比较好的结果。具体如下：
（1）精度指标：本文提出的方法取得了较高的精度，实验结果精度指标达到0.7以上。
（2）鲁棒性指标：在多个场景中，实验结果显示算法鲁棒性较好，对不同光照强度、目标变化、遮挡等环境不敏感。
5.结论
本文提出的基于AdaBoost和RVM的实时多目标跟踪方法，可以通过强化学习和迭代学习两个核心思想，实现了对多目标的快速识别和稳定跟踪。该方法在使用了AdaBoost算法进行目标检测的基础上，通过RVM算法对目标进行跟踪，不仅解决了传统算法中由于时间变化和复杂场景的影响而导致的跟踪偏差问题，也有效避免了其他传统算法中的不稳定性问题，同时，该方法具有很好的实时性能和鲁棒性。
在今后的研究工作中，可以进一步研究该方法的稳定性和可扩展性，发掘更多的特征组合对算法进行优化等，以进一步提高算法的性能和应用范围。