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目標跟蹤一直以來都是計算機視覺領域中比較復雜并且熱門的課題，國內外的學者對于目標跟蹤的研究也越來越重視。而目標跟蹤技術也在人機交互，城市交通，智能監控和工業建設凹等多種領域得到了廣泛的應用。
TLD（ Tracking- Learning-Detection ）是ZdenekKalal 提出的一種視頻［ 目標跟蹤算法。該算法的亮點是能夠利用較少的先驗信息實現視頻目標的長時間跟蹤，將目標跟蹤算法與目標檢測算法相結合來解決目標在被跟蹤過程中發生的形變、部分遮擋等問題。TLD 算法主要由跟蹤模塊，檢測模塊，綜合模塊以及學習模塊4 個模塊組成。其中，跟蹤模塊采用的是基于LK（ Lucas-Kanade ）光流法改進的中值流跟蹤叫，根據前一幀中目標的位置信息來估計目標在當前幀中所處的位置;檢測模塊是由方差濾波器、組合分類器和最近鄰分類器所組成的級聯分類器構成，在當前幀采用掃描窗口策略對目標進行檢測，依次成功通過這3 個分類器的窗口即為檢測器檢測到的目標窗口;綜合模塊將檢測結果與跟蹤結果相結合，得出當前跟蹤結果是否有效以及目標是否丟失;學習模塊！則是通過生成正負訓練樣本對檢測器進行訓練學習，并對跟蹤模塊與檢測模塊進行更新。
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