基于MeanShift的跟踪学习检测目标跟踪改进算法

来源 :实验室研究与探索 | 被引量 : 4次 | 上传用户：luo665

【摘要】

：

研究了一种将MeanShift和TLD结合的目标跟踪改进算法。当TLD跟踪框有较高的可信度时,以TLD输出的目标中心位置作为MeanShift跟踪算法的迭代起点;当置信度低时,将前1帧中目标跟踪框的中心位置作为跟踪的迭代开始点。比较表明,当目标被遮挡和抖动时,改进算法能实现稳定跟踪,实现了跟踪的鲁棒性。针对TLD算法通过均匀采样获得的特征点中存在较多的无用点,在TLD跟踪模块引入了更具鲁棒性的Su

【作者】

：

周爱军张松杜宇人

【机构】

：

南京师范大学泰州学院,扬州大学信息工程学院

【出处】

：

实验室研究与探索

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

跟踪学习检测均值偏差角点检测目标跟踪 tracking learning detection(TLD)MeanShiftcorner detectiont

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51775484)

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