文件名称:论文研究-基于TLD框架的快速目标跟踪方法.pdf
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更新时间:2022-08-11 17:43:46
目标跟踪,跟踪学习检测,动态调整,模板匹配,实时性
现实中目标在被长期跟踪时容易发生形变、遮挡、光照干扰以及其他问题,现有跟踪算法虽能解决该系列问题但算法计算量巨大,导致跟踪系统实时性能较差,很难应用于实际场合。因此,准确快速跟踪目标成为近年来非常有挑战的热点课题。以国外学者Kalal等人提出的TLD(tracking-learning-detection)框架为基础,提出了三点改进方法:a)根据目标所占整幅图像的面积大小动态调整被处理图像的分辨率,从总体上减少样本数量;b)在目标邻近区域扫描生成样本,缩小检测器的检测范围;c)更换检测部分中分类器模板匹配方法,实现快速匹配,提高算法运行速度。针对于不同的场景,实验表明上述问题在改进后的算法中得到了较大的改善,算法的计算量有效降低,系统运行速度得到了提高;并且对于实时摄像头监控,改进后算法在保证目标跟踪准确率的同时拥有较好的实时性。