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基于TLD的目标跟踪算法

于 2022-01-31 发布 文件大小:16.36 MB
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代码说明:

一种新的单目标长时间(long term tracking)跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著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“显著特征点”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、鲁棒、可靠。

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  • 基本
     对于人脸识别,目前所采取的大多为对图像进行分析、解剖,把感性的人脸图像抽象化、模式化。以期最终建立关于人脸的数学模型,从而通过模型,让人脸识别变得十分简单。然而人脸之复杂,随环境、年龄、等的变化更是无法预测。我们的最终目的是制造出和我们一样有人脸识别能力的机器,它们的人脸识别能力不应该超出我们的范围。   人脸本身是一个随机的变量,不同的角度、不同的光线、不同的打扮,都会产生不一样的结果。因而我们认为人脸本身更像一个不确定的概率。所以通过模型的建立来进行识别不是不可以,但会十分复杂,而且所达到的目的并不一定是我们想要的。即使是通过机器学习进行的人脸识别,其自身本质也是通过系数加权等最终得到的结果,所以本质也是单一数学模型的建立、数据的各种复杂处理。   人的大脑是最好的识别工具,因此我们应该从人大脑的识别机制入手,模拟大脑的识别
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