本文關鍵詞：TLD目標跟蹤算法綜述

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【摘要】：TLD目標跟蹤算法將檢測和跟蹤同時加入跟蹤框架,并引入半監(jiān)督機器學習算法對鎖定目標不斷學習以捕獲其最新外觀,使目標無處可逃,從而實現(xiàn)對未知目標的長時跟蹤。簡要介紹了TLD算法的理論背景和系統(tǒng)框架,并指出其存在的主要缺陷。然后對各個缺陷所提出的改進方法進行詳細地綜述,并給出自己的評述。最后總結全文并展望TLD目標跟蹤算法在未來幾年的發(fā)展趨勢。
【作者單位】： 重慶重郵信科集團股份有限公司;重慶郵電大學通信新技術應用研究中心;
【關鍵詞】： 長時目標跟蹤 半監(jiān)督機器學習 中直流跟蹤器 隨機森林分類器
【基金】：2015年重慶市研究生科研創(chuàng)新項目(CYS15166)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 目前,基于檢測和半監(jiān)督學習的目標跟蹤算法已經(jīng)成為研究的主流[1]。TLD作為一種基于檢測和半監(jiān)督學習的目標跟蹤算法,因其具有良好的適應性和魯棒性,自問世以來就引起了國內(nèi)外學者的廣泛關注。 自從Zdenek Kalal提出TLD目標跟蹤算法以來,國內(nèi)外學者對此提出了很多改進算法,但

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本文編號：1106102