作者：王丽佳,贾松敏,李秀智,王爽 单位：中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版：《自动化学报》2014年第12期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMOTO2014120240 DOC编号：DOCMOTO2014120249 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 提出基于改进的在线多示例学习算法(Improved multiple instance learning，IMIL)的移动机器人目标跟踪方法.该方法利用射频识别系统(Radio frequency identification，RFID)粗定位IMIL算法的搜索区域，然后应用IMIL算法实现目标跟踪.该方法保证了机器人跟踪系统的连续性，解决了目标突然转弯时的跟踪问题.IMIL算法采用从低维空间提取的压缩特征描述包中示例，以降低算法耗时.通过最大化弱分类器与极大似然概率的内积，选择判别能力强的弱分类器，避免了弱分类器选择过程中多次计算包概率和示例概率，进一步提高算法的实时处理能力.计算包概率时该算法平等对待各示例，保证概率高的示例对包概率的贡献度，克服跟踪漂移问题.跟踪过程中，结合当前跟踪结果与目标模板间的相似性分数在线实时调整分类器，提高了算法的自适应能力.最后将本文方法在视频和移动机器人上进行实验.实验结果表明，该方法在目标运动突变及外观改变时具有较强的鲁棒性和准确性，并满足系统的实时性要求。

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