TLD目标跟踪算法综述

发布时间：2017-10-28 01:32

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【摘要】：TLD目标跟踪算法将检测和跟踪同时加入跟踪框架,并引入半监督机器学习算法对锁定目标不断学习以捕获其最新外观,使目标无处可逃,从而实现对未知目标的长时跟踪。简要介绍了TLD算法的理论背景和系统框架,并指出其存在的主要缺陷。然后对各个缺陷所提出的改进方法进行详细地综述,并给出自己的评述。最后总结全文并展望TLD目标跟踪算法在未来几年的发展趋势。
【作者单位】： 重庆重邮信科集团股份有限公司;重庆邮电大学通信新技术应用研究中心;
【关键词】： 长时目标跟踪 半监督机器学习 中直流跟踪器 随机森林分类器
【基金】：2015年重庆市研究生科研创新项目(CYS15166)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 目前,基于检测和半监督学习的目标跟踪算法已经成为研究的主流[1]。TLD作为一种基于检测和半监督学习的目标跟踪算法,因其具有良好的适应性和鲁棒性,自问世以来就引起了国内外学者的广泛关注。 自从Zdenek Kalal提出TLD目标跟踪算法以来,国内外学者对此提出了很多改进算法,但

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本文编号：1106102