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一种基于TLD改进的视觉跟踪算法
  • ISSN号:1671-1815
  • 期刊名称:科学技术与工程
  • 时间:2013.3.28
  • 页码:2382-2386
  • 分类:TP242.6[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004, [2]沈阳师范大学物理科学与技术学院,沈阳110034
  • 相关基金:国家自然科学基金(61201378)、中央高校基础科研基金(N110804005)资助
  • 相关项目:分数阶控制系统理论新架构与分析设计方法研究
中文摘要:

视觉跟踪是当前计算机视觉的热点问题之一。TLD(Tracking Learning Detecting)算法是一种可以在线学习的新颖视觉跟踪算法。针对算法中跟踪器采用的LK光流法无法捕捉大幅度运动目标的问题,引入图像金字塔模型,提出一种采用金字塔光流法的TLD的改进算法,解决了长时间跟踪中出现运动尺度过大时产生孔径的问题。实验结果表明,算法在复杂场景和大运动条件下,可以长时间准确、快速地实现视觉跟踪,具有较强的适应性和有效性。

英文摘要:

Visual tracking is a research hotspot in computer vision. TLD(Tracking-Learning-Detecting) algo- rithm is a novel visual tracking algorithm which can online learning. Aiming at the problem that LK flow method can not capture a large scale movement of TLD algorithm, an improved method is presented which used pyramid optical flow as the tracker, to get more comer information to overcome the aperture problem. The experimental results show the presented algorithm is efficient and robust to the large scale movement during long term tracking.

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期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:明廷华
  • 地址:北京市学院南路86号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:ste@periodicals.net.cn
  • 电话:010-62118920
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1815
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:29478