【摘 要】
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对跟踪-学习-检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)目标跟踪算法进行改进,在原算法中的跟踪模块和检测模块之间引入了帧间差检测方法,将帧间差法检测到的含有前景目标的窗口传送给TLD检测模块的级联分类器,提高算法的效率以及准确性。并对TLD算法中的重叠度重新定义,提高了该算法的跟踪成功率。通过实验对改进前后的TLD算法进行分析比较,证明改进后的算法具有更高的跟踪效率以及
【基金项目】
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黑龙江自然科学基金项目资助（F201227）, 东北石油大学培育基金项目
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对跟踪-学习-检测(Tracking-Learning-Detection,TLD)目标跟踪算法进行改进,在原算法中的跟踪模块和检测模块之间引入了帧间差检测方法,将帧间差法检测到的含有前景目标的窗口传送给TLD检测模块的级联分类器,提高算法的效率以及准确性。并对TLD算法中的重叠度重新定义,提高了该算法的跟踪成功率。通过实验对改进前后的TLD算法进行分析比较,证明改进后的算法具有更高的跟踪效率以及成功率。
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