tld目標(biāo)跟蹤算法(已修改)
2025-02-26 05:42 本頁面
【正文】 TrackingLearningDetection 目標(biāo)跟蹤算法 一、 TLD算法簡介 二、 TLD框架結(jié)構(gòu) 三、 PN 學(xué)習(xí) 四、 TLD算法實現(xiàn) 主要內(nèi)容 一、 TLD算法簡介 TLD(TrackingLearningDetection) 是英國薩里大學(xué)的一個捷克籍博士生 Zdenek Kalal在其攻讀博士學(xué)位期間提出的一種新的單目標(biāo) 長時間 （ long term tracking）跟蹤算法。 ? Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “TrackingLearningDetection,” Pattern Analysis and Machine Intelligence 2023. ? Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “FaceTLD: TrackingLearningDetection Applied to Faces,”International Conference on Image Processing, 2023. ? Z. Kalal, K. Mikolajczyk, and J. Matas, “ForwardBackward Error: Automatic Detection of Tracking Failures,” International Conference on Pattern Recognition, 2023, pp. 2326. ? Z. Kalal, J. Matas, and K. Mikolajczyk, “PN Learning: Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints,” Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2023. 作者相關(guān)文章： Zdenek Kalal 一、 TLD算法簡介 長 時間 跟蹤 的一個 關(guān)鍵 的 問題： 目標(biāo)重新出現(xiàn) 重新檢測 重新跟蹤 TLD與 傳統(tǒng)跟蹤算法的顯著 區(qū)別 ： ? 將 傳統(tǒng)的 跟蹤算法 和傳統(tǒng)的 檢測算法 相 結(jié)合，來 解決被跟蹤目標(biāo)在被跟蹤過程中發(fā)生的 形變、部分 遮擋、消失等 問題 。 ? 同時，通過一種改進的 在線學(xué)習(xí)機制 不斷 更新檢測 模塊的 目標(biāo)模型 及 相關(guān)參數(shù) ，從而使得跟蹤效果更加穩(wěn)定、魯棒、可靠。 ：形變、光照變化 、尺度變化、 遮擋、消失等 情況 一、 TLD算法簡介 二、 TLD框架結(jié)構(gòu) 三、 PN 學(xué)習(xí) 四、 TLD算法實現(xiàn) 主要內(nèi)容 二、 TLD框架結(jié)構(gòu) TLD算法框架主要由 三部分組成 ： 跟蹤 模塊、檢測模塊、學(xué)習(xí)模塊。 TLD架構(gòu)結(jié)構(gòu)圖 二、 TLD框架結(jié)構(gòu) TLD算法 運行機制： ? 跟蹤模塊 假設(shè) 相鄰視頻幀之間物體的運動是 有限的 ，且被跟蹤目標(biāo)是可見的 ，以此來估計目標(biāo)的運動。如果目標(biāo)在相機視野中消失，將造成跟蹤失敗 。 ? 檢測 模塊 假設(shè) 每一個視幀都是彼此 獨立的 ，并且根據(jù)以往檢測和學(xué)習(xí)到的目標(biāo)模型，對每一幀圖片 進行 全局搜索 以定位目標(biāo)可能出現(xiàn)的區(qū)域 。 ? 學(xué)習(xí) 模塊
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