TLD學習之剝離Randrom Fern

2021-07-10 02:58:33 字數 342 閱讀 1938

基本原理

通過把影象通過不同尺度割為若干塊,每個塊塊與目標區域比較有沒有重疊的地方,若大於0.6歸為good_box,小於0.2歸為badbox.

在不同的尺度隨機散點,不同尺度各散13*10個點

影象進行高斯模糊,得到10倍的good_box的fern特徵,

將影象仿射變換為所有good_box的大小,求最好box的方差

隨機打亂badbox,得到badbox之中方差不小於0.5*最好box的方差的fern特徵

隨機打亂各種box,把小於好box閾值的歸到好box,

把大於壞box閾值的歸到壞box,訓練得到後驗概率。

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