我是看了这样的一个视频：http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html 然后在准备针对TLD视觉跟踪算法来个小的总结.
以下博文转自：http://blog.csdn.net/windtalkersm/article/details/8018980
TLD是一种算法的简称，原作者把它叫做Tracking-Learning-Detection。搞视觉的人看到这个名字都会吓一跳，很ambitious的计划。是09年的工作，不算太久，不过也不太新。网上关于这个的资源其实很多，很大程度和作者开放源代码有关。
学习过程中碰到的第一个问题就是资源太多---当然是相对这个领域而言，一般能找到一个忠实再现算法的源码就已经很好了。所以把找到的list一下，虽然有点浪费时间，希望可以对其他人有所帮助。具体的细节就不多说了，有很多很棒的分析也列在下面，比如zouxy09写的源码注释，实在不能再详细了。如果硬要找茬，那就是大段的文字让人头晕，也没怎么排版。我倒想画几个简单的图补充一下，不知有什么好点的画图程序推荐(latex， or GNUPlot?没用过)
源代码资源：
1. 原作者 Zdenek Kalal
作者主页： http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/
源代码页: https://github.com/zk00006/OpenTLD
编程语言：Matlab + C
2. Alan Torres版
源代码页：https://github.com/alantrrs/OpenTLD
实现语言：C++
3. arthurv版
源代码页：https://github.com/arthurv/OpenTLD
实现语言：C++
注：和上面的没有发现任何区别
4. jmfs版
源代码页：https://github.com/jmfs/OpenTLD
实现语言：C++
注：和上面两个没有区别，只不过加入了VS2010工程文件，理论上可以直接在Windows下编译通过。不过opencv检测不到作者的webcam（！！！），所以他用了另一个VideoInput类来handle摄像头输入。
This is an adaptation of arthurv's fork of OpenTLD (https://github.com/arthurv/OpenTLD)
to be immeadiately runnable in Visual Studio 2010.
5. Georg Nebehay版 （终于有个不一样的了。。。。）
源代码页：http://gnebehay.github.com/OpenTLD/
注1：这个的好处是提供可执行文件下载（Ubuntu 10.04和Windows）。BUT, as you would expect，基本上到了你的机器上都跑不了。还是自己老老实实build吧。
注2：这个版本需要安装Qt。不过好像作者关掉了Qt的选项（相关代码还在），所以可以编译，但无法显示结果
注3：CSDN下载上有个“openTLD Qt 版“，就是这个版本。不过加了VS的工程文件---在我的机器上还是不能PnP， don't bother
http://download.csdn.net/download/muzi198783/4111915
6. Paul Nader版（又一个Qt 版！）
QOpenTLD: http://qopentld.sourceforge.net/
源代码页： http://sourceforge.net/projects/qopentld/
注1：需要OpenCV和Qt。 原系统要求Qt 4.3.7OpenCV 2.2。
注2：Windows和Linux下都提供了编译工程或makefile。估计也是唯一一个移植到Android平台下的TLD!
7. Ben Pryke版（又一个student project！）
源代码页：https://github.com/Ninjakannon/BPTLD
注：依然是Matlab+C/C++的混合实现。亮点是有很详细的Documentation（8页），介绍了算法的理解和实现细节。可以帮助理解原算法
博客资源（中文）：
1. 庖丁解牛TLD （yang_xian521）
http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6952870
注1:从文章看作者是基于原作者的matlab版分析的。从函数名看上面的2/3/4应该是matlab--->C++的"直译"，函数名都没变。这样最好，可以和下面的对照着看，同时学matlab和C++
2. TLD（Tracking-Learning-Detection）学习与源码理解 (zouxy09)
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7893011
注1： 用的是<<arthurv版>>，前面说过，不能再详细了！
注2： 下面三个是从这篇copy的
3. 《再谈PN学习》：
http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7647519
4. 《比微软kinect更强的视频跟踪算法--TLD跟踪算法介绍》
http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7647500
5. 《TLD视觉跟踪技术解析》
http://www.asmag.com.cn/number/n-50168.shtml
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/CT/CT.htm
另一个PWP（Pixel-Wise Posteriors），publish时间和TLD差不多，性能看上去也很美，不过作者说要开源，一直没有兑现。是个遗憾。个人觉得level set对部分遮挡效果应该很好，做到实时也不是难事
http://www.robots.ox.ac.uk/~cbibby/research_pwp.shtml
最后 总结：TLD其实是一个非常合适的入门和进阶算法：
a. 有理论，有高质量的paper（BMVC, CVPR, ICPR, 最后PAMI）
b. 有源代码！Matlab， C++， Windows, Linux, .....你还想要啥？
c. 有不同大牛小牛分享的详细的介绍和详细的代码注释（几乎每一行都解释到了）！
4. 牵涉面广，涉及到detection, tracking, classifcation，传统的视觉技术就是这么硬梆梆的划分的三大类。研究完了对每一部分多少能有点心得。
最后，这是上一位博主写的文章，我也是直接摘过来了，就是希望能得到更多的推广吧，视觉跟踪算法需要更多新鲜的活力注入：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102eh7b.html