TLD算法

资 源 简 介

TLD算法

详 情 说 明

TLD算法是一种经典的目标跟踪算法，其全称为Tracking-Learning-Detection。该算法通过三个核心组件实现了对视频序列中目标的长期稳定跟踪：

跟踪器（Tracking）：使用光流法进行短时目标运动预测，适用于目标未被遮挡且外观变化不大的情况。

学习器（Learning）：通过在线学习机制持续更新目标模型，使系统能适应目标外观的变化。

检测器（Detection）：基于随机蕨分类器的滑动窗口检测，可以在跟踪失败时重新定位目标。

TLD算法的特色在于能够处理复杂的跟踪场景，特别是针对目标遮挡和大角度旋转问题。当目标出现超过50%的遮挡或90度以上的平面外旋转时，算法会将其标记为"不可见"状态，这是通过人工标注的训练数据确定的阈值。

该算法常用的评估数据集包含10个视频序列，包含各种挑战性的跟踪场景。这些序列提供了标准化的评估协议，便于比较不同跟踪算法的性能。在实际应用中，TLD算法展现出了对目标消失后重新出现情况的良好处理能力。