【摘 要】
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现实中目标在被长期跟踪时容易发生形变、遮挡、光照干扰以及其他问题,现有跟踪算法虽能解决该系列问题但算法计算量巨大,导致跟踪系统实时性能较差,很难应用于实际场合。因
【机 构】
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东南大学自动化学院,南京工业大学电气工程与控制科学学院
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现实中目标在被长期跟踪时容易发生形变、遮挡、光照干扰以及其他问题,现有跟踪算法虽能解决该系列问题但算法计算量巨大,导致跟踪系统实时性能较差,很难应用于实际场合。因此,准确快速跟踪目标成为近年来非常有挑战的热点课题。以国外学者Kalal等人提出的TLD(tracking-learning-detection)框架为基础,提出了三点改进方法:a)根据目标所占整幅图像的面积大小动态调整被处理图像的分辨率,从总体上减少样本数量;b)在目标邻近区域扫描生成样本,缩小检测器的检测范围;c)更换检测部分中分类器模板匹配
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