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一种改进的跟踪学习检测（TLD）方法
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2018-02-27
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为提高长时目标跟踪的鲁棒性和准确性，提出一种改进的跟踪学习检测（ TLD）方法。利用少量具有尺度不变特性的BRISK特征点和均匀分布点组成跟踪点集合代替TLD中的均匀分布跟踪点。这样不仅可以减少跟踪部分的计算量，而且可以提高跟踪的鲁棒性。当跟踪器利用前后项误差检测到遮挡时，通过使用目标的空间上下文信息扩大跟踪范围再次跟踪，进而解决遮挡的问题。实验结果表明，改进的TLD方法在多个测试序列上都有较好的跟踪性能，与传统的TLD相比，鲁棒性更好，准确率更高。
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