基于LBP的TLD目标跟踪改进算法

针对跟踪—学习—检测(TLD)对光照变化敏感、易受目标遮挡、快速运动导致目标模糊这些因素的影响,提出了基于局部二值模式(LBP)的TLD目标跟踪改进算法。首先,将LBP算法与最近邻分类器相结合,使得改进后的最近邻分类器可以获取与跟踪目标更接近的边界框,且当目标具有良好的纹理属性时,改进后的最近邻分类器具有更好的分类效果;其次,若TLD算法选取的跟踪目标在跟踪过程中受到遮挡,或者晃动,则使用Kalman滤波器预测目标所在区域,可以缩小跟踪器的检测范围,增强算法的效率。实验结果表明:改进后的跟踪算法与常规TLD相比,鲁棒性更好,精度更高,跟踪速度更快。

Improved TLD target tracking algorithm based on LBP