tld跟踪算法

⑴ TLD的介绍

TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间跟踪（long term tracking）算法。该算法与传统跟踪算法的显着区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显着特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、可靠。

⑵ 德云系：扩展模块的目标跟踪算法有哪些

你好，分为了以下四种：
1. KCF：TrackerKCF 使用目标周围区域的循环矩阵采集正负样本,利用脊回归训练目标检测器,并成功的利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积,即元素的点乘,大大降低了运算量,提高了运算速度,使算法满足实时性要求.
2.MIL：TrackerMIL 以在线方式训练分类器将对象与背景分离;多实例学习避免鲁棒跟踪的漂移问题
3. OLB：TrackerBoosting 基于AdaBoost算法的在线实时对象跟踪.分类器在更新步骤中使用周围背景作为反例以避免漂移问题.
4.MedianFlow：TrackerMedianFlow 跟踪器适用于非常平滑和可预测的运动,物体在整个序列中可见.
5.TLD：TrackerTLD 将长期跟踪任务分解为跟踪，学习和检测.跟踪器在帧之间跟踪对象.探测器本地化所观察到的所有外观,并在必要时纠正跟踪器.学习估计检测器的错误并进行更新以避免再出现这些错误.追踪器能够处理快速运动,部分遮挡,物体缺失等情况.

⑶ 车辆检测与跟踪 用Vibe算法提取前景后，再用均值漂移跟踪 行得通吗

kalman只是一个预测方法(预测物体下一帧的可能位置), 一般后面要有一个其他方法在预测区域内进行搜索验证, 比如先用kalman预测,再用mean-shift在预测区域内搜索, 这两步骤在一起完成跟踪过程.

至于速度问题, mean-shift, KLT, template match都可以很快, 当然效果上各有优缺点, 似乎TLD也早就做到了实时