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現(xiàn)實(shí)中目標(biāo)在被長(zhǎng)期跟蹤時(shí)容易發(fā)生形變、遮擋、光照干擾以及其他問(wèn)題，現(xiàn)有跟蹤算法雖能解決該系列問(wèn)題但算法計(jì)算量巨大，導(dǎo)致跟蹤系統(tǒng)實(shí)時(shí)性能較差，很難應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)合。因此，準(zhǔn)確快速跟蹤目標(biāo)成為近年來(lái)非常有挑戰(zhàn)的熱點(diǎn)課題。以國(guó)外學(xué)者Kalal等人提出的TLD（ tracking-leaming-detection）框架為基礎(chǔ)，提出了三點(diǎn)改進(jìn)方法：a）根據(jù)目標(biāo)所占整幅圖像的面積大小動(dòng)態(tài)調(diào)整被處理圖像的分辨率，從總體上減少樣本數(shù)量；b）在目標(biāo)鄰近區(qū)域掃描生成樣本，縮小檢測(cè)器的檢測(cè)范圍；c）更換檢測(cè)部分中分類器模板匹配方法，實(shí)現(xiàn)快速匹配，提高算法運(yùn)行速度。針對(duì)于不同的場(chǎng)景，實(shí)驗(yàn)表明上述問(wèn)題在改進(jìn)后的算法中得到了較大的改善，算法的計(jì)算量有效降低，系統(tǒng)運(yùn)行速度得到了提高；并且對(duì)于實(shí)時(shí)攝像頭監(jiān)控，改進(jìn)后算法在保證目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率的同時(shí)擁有較好的實(shí)時(shí)性。
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