【摘 要】
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由于场景的复杂性,在持久性目标跟踪中,容易发生形变、旋转以及一些其他复杂的问题。现有的一些跟踪算法如Mean-shift、粒子滤波算法、Camshift算法虽然也能够解决该系列问题
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由于场景的复杂性,在持久性目标跟踪中,容易发生形变、旋转以及一些其他复杂的问题。现有的一些跟踪算法如Mean-shift、粒子滤波算法、Camshift算法虽然也能够解决该系列问题,但由于其算法计算量巨大,在实际场合中很难得以运用。基于ZdenekKalal等人提出的TLD(Tracking-Learning-Detection)框架为基础进行研究,并对其提出了两点改进:一是根据目标前景所占整幅图像的大小进行动态调整扫描范围;二是在跟踪模块中,通过SIFT(ScaleInvariantFeaturesTr
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