【摘 要】
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TLD(Tracking—Learning—Detection)算法是一种广泛应用的车辆跟踪算法,但其在低分辨率视频下易出现跟踪漂移或者丢失等问题,为此,对传统的TLD算法进行改进。针对TLD算法中金字塔
【机 构】
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桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室,桂林电子科技大学广西信息科学实验中心,桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室
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TLD(Tracking—Learning—Detection)算法是一种广泛应用的车辆跟踪算法,但其在低分辨率视频下易出现跟踪漂移或者丢失等问题,为此,对传统的TLD算法进行改进。针对TLD算法中金字塔光流跟踪器易受光照影响,出现跟踪失败问题,采用具有较强跟踪性能的cT跟踪器,并研究跟踪失败自检测策略,以提高算法的跟踪性能。此外,通过对2bitBP—HOG特征(形状和纹理特征)描述算子进行多特征融合,有效克服了低分辨率环境下纹理特征提取不准确造成检测器准确度低的问题。实验表明,改进算法在鲁棒性和跟踪速率
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