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上传时间: 2021-03-16
详细说明：目标跟踪与检测已成为计算机视觉领域最重要，最活跃的研究领域之一。 近年来已经提出了大量的跟踪和检测算法，这些算法解决了物体遮挡，快速运动，变形，比例变化或照度变化的问题。 但是，在重咬合中仍然存在一些严重的问题。 本文基于TLD（Tracking-Learning-detection，跟踪学习学习）框架，利用二值化范数梯度（BING）通过线性支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对目标得分进行客观性搜索。 首先，我们将输入窗口的大小调整为不同的量化大小（例如8 8）并计算每个调整大小后的图像的标准梯度。 然后根据固定窗口中物体和背景的不同梯度模型，可以快速准确地定位目标物体。 最后，将二值化范数梯度（BING）用于有效的目标估计。 实验结果表明，该方法能够解决物体重遮挡问题，提高了物体检测率。
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