大家好，我的第一篇文章，
我在没有经过培训的情况下通过图像跟踪对象。我使用两个功能，区域的颜色（实验室空间的ab通道）和HOG。在我最初的实验中，我发现使用min。仅具有HOG特征的距离分类器具有低误报率FP但具有高FN的优点。另一方面，使用分钟。单独使用颜色的距离分类器会增加TP并降低FN结果，但会增加FP的价格。
我的问题是，如何结合两个分类器？我想知道以无人监督的方式做到这一点的标准算法。
我试图将这两个特征组合成一个特征（在标准化之后），但HOG支配结果。即使我对组合特征加权，结果也比两者中的任何一个都差。
我到目前为止取得的良好结果是（级联）两个分类器，首先运行颜色以增加可能性，然后运行HOG（阈值略高于单独使用HOG的阈值）。我搜索了这个主题，但是我没有足够的分类知识来找到标准方法。
感谢您的帮助