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摘要:
TLD是近年来出现的一种较为新颖的长时间目标跟踪算法,它与传统的跟踪算法区别在于将传统的检测算法和跟踪算法结合起来,通过学习模块来学习目标的特征,从而进行有效跟踪.笔者针对算法跟踪器无法可靠跟踪均匀选取的特征点的问题,提出一种基于FAST特征点改进的TLD目标跟踪算法,保证所选特征点能够被正确可靠跟踪,提高跟踪器的精度.针对跟踪过程中学习模块的模板累积效应明显,实时性降低的问题,采用一种动态模板管理机制.在模板数量达到阈值时,通过比较模板与当前目标的相似度,删除特定模板,保持模板数量恒定.实验表明,改进后的算法具有更高的跟踪精度和实时性.
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文献信息
篇名 基于FAST特征点改进的TLD目标跟踪算法
来源期刊 郑州大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 TLD 长时间 目标跟踪 特征点
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 智能计算
研究方向 页码范围 1-5,17
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 4753字 语种 中文
DOI 10.13705/j.issn.1671-6833.2018.02.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛晓波 郑州大学电气工程学院 55 913 15.0 29.0
2 刘艳红 郑州大学电气工程学院 46 212 9.0 12.0
3 周晓东 郑州大学电气工程学院 6 133 4.0 6.0
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TLD
长时间
目标跟踪
特征点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
郑州大学学报(工学版)
双月刊
1671-6833
41-1339/T
大16开
河南省郑州市科学大道100号
36-232
1980
chi
出版文献量(篇)
3118
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