跟踪学习检测算法在动态图像融合目标跟踪中的应用

摘要

文章利用跟踪学习检测(Tracking-LearningDetection,TLD)算法能够对目标进行长期的持续跟踪的优点,对动态图像序列中的目标进行跟踪.采用了背景简单、目标在阴影中和目标被遮挡三种情形的图像数据库进行了实验.通过对数据库中的可见光、红外和加权平均融合图像序列的目标跟踪,结果表明,TLD能够对目标进行持续跟踪,即使在可见光下跟踪失效也能够通过红外图像的弥补,从而使跟踪效果达到预期的要求.并且通过与mean shift的比较,说明采用TLD算法能够达到更好的跟踪效果,且能满足鲁棒性和实时性的要求.