基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法

针对计算机视觉领域的目标跟踪问题,提出一种基于排序支持向量机的多特征融合目标跟踪算法。利用排序支持向量机学习得到排序函数,提取2种不同的图像特征分别构造分类器,使2个排序支持向量机并行预测,分别计算2个分类器的错误率,从而得到分类器权重完成融合。实验结果表明,与目前主流的跟踪算法相比,该算法的跟踪结果更准确,在复杂视频环境下也能对目标进行稳定跟踪,具有较强的鲁棒性。