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現(xiàn)實中目標在被長期跟蹤時容易發(fā)生形變、遮擋、光照干擾以及其他問題，現(xiàn)有跟蹤算法雖能解決該系列問題但算法計算量巨大，導(dǎo)致跟蹤系統(tǒng)實時性能較差，很難應(yīng)用于實際場合。因此，準確快速跟蹤目標成為近年來非常有挑戰(zhàn)的熱點課題。以國外學(xué)者Kalal等人提出的TLD（ tracking-leaming-detection）框架為基礎(chǔ)，提出了三點改進方法：a）根據(jù)目標所占整幅圖像的面積大小動態(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）在目標鄰近區(qū)域掃描生成樣本，縮小檢測器的檢測范圍；c）更換檢測部分中分類器模板匹配方法，實現(xiàn)快速匹配，提高算法運行速度。針對于不同的場景，實驗表明上述問題在改進后的算法中得到了較大的改善，算法的計算量有效降低，系統(tǒng)運行速度得到了提高；并且對于實時攝像頭監(jiān)控，改進后算法在保證目標跟蹤準確率的同時擁有較好的實時性。
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