【摘 要】
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TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪方法将跟踪、学习和检测三类技术有效得结合在一起,较之前其它跟踪算法具有更佳的鲁棒性和跟踪精度.TLD方法解决了长时间跟踪时目标模
【机 构】
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上海交通大学自动化系,上海,200240
【出 处】
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2013中国自动化学会华东六省一市年会(CETCU 2013)
论文部分内容阅读
TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪方法将跟踪、学习和检测三类技术有效得结合在一起,较之前其它跟踪算法具有更佳的鲁棒性和跟踪精度.TLD方法解决了长时间跟踪时目标模型退化的问题,但跟踪非刚体目标的效果则较一般.由Junseok Kwon和Kyoung Mu Lee提出的在线学习分块动态外观模型是一种能够有效跟踪非刚体目标的方法,它将目标分割成数个特征区块分别跟踪,并由这些区块合并还原出整个目标.本文根据该思路,将分块动态外观模型引入TLD跟踪方法,使之在非刚体跟踪上亦具有较好的效果.
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