基于关键特征点的改进TLD目标跟踪算法研究

• 作者: 张冬梅 李想 梁启香 汪荣贵 秦飞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 目标跟踪 TLD算法 关键特征点 在线位置预测
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 181-187
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5545字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1402-0365

摘要

TLD(Tracking-Learn ing-Detection)算法是一种新颖的单目标长时间视觉跟踪算法,在给定极少的先验知识的情况下,能够迅速地学习目标特征并进行有效的跟踪.TLD算法中跟踪器每次在跟踪目标上均匀地选取特征点进行跟踪,不能保证每个特征点都能够被可靠地跟踪.针对这个问题,提出一种基于关键特征点检测的改进TLD算法,保证所选特征点都能够被正确可靠地跟踪,防止跟踪结果发生漂移,提高了跟踪器的跟踪精度.另一方面,在TLD检测器中引入了基于轨迹连续性的在线位置预测,在保证正确跟踪的前提下,缩小了检测器的检测范围,提高了运算速度.实验结果表明,该算法有较高的跟踪精度和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪荣贵	合肥工业大学计算机与信息学院	104	1458	21.0	34.0
2	李想	合肥工业大学计算机与信息学院	9	73	4.0	8.0
3	梁启香	合肥工业大学计算机与信息学院	3	27	2.0	3.0
4	张冬梅	合肥工业大学计算机与信息学院	6	38	3.0	6.0
5	秦飞	合肥工业大学计算机与信息学院	2	25	2.0	2.0