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研究了传统跟踪—学习—检测(Tracking-Learning-Detecting)目标跟踪算法的结构和特点,提出改进思路;虽然TLD算法采用P-N学习机制,在应对长时间跟踪方面有很好的鲁棒性,但是当目标发生严重遮挡、形变,或者场景发生较大的光照、旋转变化时,也会导致跟踪的失败.基于对以上问题的研究,提出TLD改进跟踪算法.改进算法在跟踪模块运用SIFT特征匹配算法来代替原算法中LK光流法,减少了计算的复杂度,提高了算法的环境适应能力.
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