[发明专利]一种基于TLD算法的目标检测跟踪方法在审
| 申请号： | 201710566987.7 | 申请日： | 2017-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN107392210A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 吴润泽;徐智勇;张建林;魏子然;唐惜 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于TLD的目标检测跟踪方法，包括(1)在待跟踪视频的起始帧，由用户指定跟踪窗口形成正负样本对检测模块进行初始化训练。(2)在跟踪过程中，检测模块和跟踪模块独立工作检测模块计算被方差分类器、合并分类器接受的图像块的LBP统计特征向量，并与样本集进行NCC最近邻匹配输出目标位置；跟踪模块采用中值光流法通过上一帧跟踪预测当前帧目标位置。(3)整合模块综合检测模块和跟踪模块进行跟踪结果的输出。并且对当前更新后的目标位置，产生新的正负样本，从而更新检测模块。(4)循环(2)‑(3)直至跟踪结束。在公开数据集上进行的对比实验表明，该方法可以在一定程度上提高跟踪的鲁棒性和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tld 算法 目标 检测 跟踪 方法 | ||
【主权项】：
一种基于TLD算法的目标检测跟踪方法，其特征是：在待跟踪视频的起始帧，由用户指定跟踪窗口形成正负样本对检测模块进行初始化训练；在跟踪过程中，检测模块和跟踪模块独立工作：检测模块扫描当前帧图像获得图像块并依次通过方差分类器、合并分类器，并计算被接受的图像块的LBP统计特征向量，在最近邻分类器中与样本集中的图像块的LBP统计特征向量进行相似度的计算；跟踪模块采用中值光流法通过上一帧跟踪预测当前帧目标位置；整合模块综合检测模块和跟踪模块进行跟踪结果的输出；并且对当前更新后的目标位置，产生新的正负样本，从而更新检测模块。
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