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TLD（Tracking-Learning-Detection）算法是近期受到广泛关注的一种长时间视觉跟踪算法.为提高该算法的运行速度,一种ATLD（Accelerated TLD）算法被提出,对原始TLD算法做了两方面改进：在检测模块引入基于灰色预测模型的目标位置估计和检测区域设置;运用基于NCC（Normalized Cross Correlation）距离的图像检索方法管理正负样本集.并在此基础上实现了多目标跟踪.通过实验比较了ATLD算法、原始TLD算法及两种近期改进的TLD算法.实验结果表明：A