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基于TLD引入帧间差法检测方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.02 MB | 2017-10-31

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　　目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域中比较复杂并且热门的课题，国内外的学者对于目标跟踪的研究也越来越重视。而目标跟踪技术也在人机交互，城市交通，智能监控和工业建设凹等多种领域得到了广泛的应用。

　　TLD（ Tracking- Learning-Detection ）是ZdenekKalal 提出的一种视频［ 目标跟踪算法。该算法的亮点是能够利用较少的先验信息实现视频目标的长时间跟踪，将目标跟踪算法与目标检测算法相结合来解决目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。TLD 算法主要由跟踪模块，检测模块，综合模块以及学习模块4 个模块组成。其中，跟踪模块采用的是基于LK（ Lucas-Kanade ）光流法改进的中值流跟踪叫，根据前一帧中目标的位置信息来估计目标在当前帧中所处的位置;检测模块是由方差滤波器、组合分类器和最近邻分类器所组成的级联分类器构成，在当前帧采用扫描窗口策略对目标进行检测，依次成功通过这3 个分类器的窗口即为检测器检测到的目标窗口;综合模块将检测结果与跟踪结果相结合，得出当前跟踪结果是否有效以及目标是否丢失;学习模块！则是通过生成正负训练样本对检测器进行训练学习，并对跟踪模块与检测模块进行更新。

基于TLD引入帧间差法检测方法

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