【摘 要】
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视频目标跟踪受到姿态、相似背景和遮挡等因素干扰,导致传统跟踪学习检测（TLD）算法无法实现视频目标准确跟踪。为解决传统TLD算法的局限性,获得理想的视频目标跟踪结果,提出基
【基金项目】
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四川省教育厅自然科学重点科研基金项目(13ZA0156)
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视频目标跟踪受到姿态、相似背景和遮挡等因素干扰,导致传统跟踪学习检测（TLD）算法无法实现视频目标准确跟踪。为解决传统TLD算法的局限性,获得理想的视频目标跟踪结果,提出基于改进TLD的视频目标跟踪算法。采用卡尔曼滤波器对目标区域进行预估,减少目标检测范围,采用L1跟踪器代替传统TLD算法的跟踪器,在Matlab 2014平台上进行视频目标跟踪仿真实验,实验结果表明,相对于传统TLD跟踪算法,改进TLD算法解决了目标遮挡和漂移难题,提高了视频目标跟踪精度,加快了视频目标跟踪的速度,增强了相似背景的视频目标
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