資料介紹
為提高長時目標跟蹤的魯棒性和準確性,提出一種改進的跟蹤學習檢測( TLD)方法。利用少量具有尺度不變特性的BRISK特征點和均勻分布點組成跟蹤點集合代替TLD中的均勻分布跟蹤點。這樣不僅可以減少跟蹤部分的計算量,而且可以提高跟蹤的魯棒性。當跟蹤器利用前后項誤差檢測到遮擋時,通過使用目標的空間上下文信息擴大跟蹤范圍再次跟蹤,進而解決遮擋的問題。實驗結果表明,改進的TLD方法在多個測試序列上都有較好的跟蹤性能,與傳統的TLD相比,魯棒性更好,準確率更高。

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