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TLD(Tracking-Learning-Detection)一種目標跟蹤演算法

    對於長時間跟蹤而言,一個關鍵的問題是:當目標重新出現在相機視野中時,系統應該能重新檢測到它,並開始重新跟蹤。但是,長時間跟蹤過程中,被跟蹤目標將不可避免的發生形狀變化、光照條件變化、尺度變化、遮擋等情況。傳統的跟蹤演算法,前端需要跟檢測模組相互配合,當檢測到被跟蹤目標之後,就開始進入跟蹤模組,而此後,檢測模組就不會介入到跟蹤過程中。但這種方法有一個致命的缺陷:即,當被跟蹤目標存在形狀變化或遮擋時,跟蹤就很容易失敗;因此,對於長時間跟蹤,或者被跟蹤目標存在形狀變化情況下的跟蹤,很多人採用檢測的方法來代替跟蹤。該方法雖然在某些情況下可以改進跟蹤效果,但它需要一個離線的學習過程。即:在檢測之前,需要挑選大量的被跟蹤目標的樣本來進行學習和訓練。這也就意味著,訓練樣本要涵蓋被跟蹤目標可能發生的各種形變和各種尺度、姿態變化和光照變化的情況。換言之,利用檢測的方法來達到長時間跟蹤的目的,對於訓練樣本的選擇至關重要,否則,跟蹤的魯棒性就難以保證。

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