基于TLD目標跟蹤改進算法
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TLD算法是一種新穎的長期目標跟蹤算法，針對算法中檢測器采用特征沒有充分考慮跟蹤過程中目標的表觀、區(qū)域輪廓的變化及基于窗口掃描影響效率等問題，在TLD算法的基礎(chǔ)上，加入演化機理，基于水平集對其進行改進。結(jié)合邊緣和區(qū)域信息的多尺度水平集方法，引入目標輪廓信息，在有效克服灰度不均勻圖像的同時，提高了目標跟蹤的適應(yīng)性及精度；根據(jù)輪廓檢測結(jié)果，引入目標運動方向檢測算子，對目標運動方向及其在當前幀中的位置進行估計，減少掃描窗口的同時提高目標辨識能力。通過實驗對原始TLD算法及改進的算法進行了比較。實驗結(jié)果表明，改進后的方法跟蹤速度有提升，對目標跟蹤的適應(yīng)性更強，跟蹤精度更高。
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