【摘 要】
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在TLD(Tracking Learning Detector)算法的基础上,提出了一种基于Online MIL(Online Multiple Instance Learning)的TLD目标跟踪算法。算法使用改进的MIL跟踪器进行目标跟踪,
【机 构】
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中国地质大学（武汉）信息与通信工程
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61102104)
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在TLD(Tracking Learning Detector)算法的基础上,提出了一种基于Online MIL(Online Multiple Instance Learning)的TLD目标跟踪算法。算法使用改进的MIL跟踪器进行目标跟踪,提高了目标在被遮挡情况下跟踪的鲁棒性。另外,在学习机制部分,目标位置的决策策略使用了跟踪结果优先的原则,使算法能适应出现类似目标时的跟踪。实验结果表明,该方法能够长时间准确地跟踪目标,并在出现类似目标时;跟踪效果较好。此外,改进后的算法在跟踪的稳定性和跟踪效率上较原算法提高了1倍。
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