【摘 要】
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为提高长时目标跟踪的鲁棒性和准确性,提出一种改进的跟踪学习检测（TLD）方法。利用少量具有尺度不变特性的BRISK特征点和均匀分布点组成跟踪点集合代替TLD中的均匀分布跟踪点。
【基金项目】
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国家自然科学基金(61175014)
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为提高长时目标跟踪的鲁棒性和准确性,提出一种改进的跟踪学习检测（TLD）方法。利用少量具有尺度不变特性的BRISK特征点和均匀分布点组成跟踪点集合代替TLD中的均匀分布跟踪点。这样不仅可以减少跟踪部分的计算量,而且可以提高跟踪的鲁棒性。当跟踪器利用前后项误差检测到遮挡时,通过使用目标的空间上下文信息扩大跟踪范围再次跟踪,进而解决遮挡的问题。实验结果表明,改进的TLD方法在多个测试序列上都有较好的跟踪性能,与传统的TLD相比,鲁棒性更好,准确率更高。
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