一种改进的TLD算法

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针对跟踪算法目标遮挡后易出现跟踪漂移的问题,提出了一种跟踪学习检测(TLD)算法与Kalman滤波相结合的手势跟踪方法。在跟踪器跟踪成功后,加入识别窗的方法进行遮挡判定。产生遮挡后目标模型不再更新,学习器不再更新集合分类器。若是部分遮挡,则由TLD学习器处理;若是严重遮挡,则改由Kalman滤波算法预测目标的运动轨迹。该方法在保留TLD算法长期稳定跟踪、适应摄像机快速运动与复杂背景等优点的基础上,改善了目标遮挡后易出现跟踪漂移的问题。实验表明:提出的改进TLD算法比其他常见跟踪方法具有更加优异的性能。
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