檢測區(qū)域動態(tài)調整的TLD目標跟蹤算法
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針對經典跟蹤一學習一檢測（TLD）目標跟蹤算法由于檢測區(qū)域過大而導致的檢測時間過長及對相似目標跟蹤處理效果不理想的問題，提出一種檢測區(qū)域可動態(tài)自適應調整的方法-TLD-DO。該方法利用兩次Kalman濾波加速度矯正預測的檢測區(qū)域優(yōu)化算法DKF，通過縮小TLD檢測器檢測范圍，以達到在跟蹤精度略有提升的情況下提高跟蹤速度的目的；同時此方法可排除畫面內相似目標的干擾，提高在含有相似目標的復雜背景下目標跟蹤的準確性。實驗結果表明：TLD-DO算法在處理不同視頻與跟蹤目標時，檢測速度有1.31 -3.19倍提升；對含有相似目標干擾情況下，跟蹤效果明顯優(yōu)于原TLD算法；對目標抖動及失真情況有較高的魯棒性。
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