跟踪算法

基本上当前排名前几的跟踪算法实际的速度已经太慢了，比如TLD，CT，还有Struct，如果目标超过十个，基本上就炸了。况且还有些跟踪算法自己drift掉了也不知道，比如第一版本的CT是无法处理drift的问题的，TLD是可以的，究其原因还是因为检测算法比较鲁棒

目前tracking主要是两种，discriminative 和 generative，当然也有combine两个的比如SCM。你提到的都是前者，就是算法里面基本有一个classifier可以分辨要追踪的物体。这类除了你说的最近比较火的还有速度极占优势的CSK（后来进化成KCF/DCF了）
另一种generative的方法，大致就是用模版（或者sparse code）抽一堆feature，按距离函数来匹配。L1，ASLA，LOT，MTT都是。

MIL,SCM,DCF,KCF,l1APG   http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/cvpr13_benchmark.pdf

benchmark 2015版：Visual Tracker Benchmark

时间： 2024-10-13 10:02:38

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垃圾回收算法之引用跟踪算法

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Struck 跟踪算法（三）

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无人飞行器巡检输电线路的杆塔和导线跟踪算法

研制了一种无人飞行器(UAV)巡线系统,利用可见光相机.红外热像仪.紫外成像仪对输电线路.杆塔.绝缘子等输电设备进行综合检测.提出了一种杆塔和导 线跟踪算法,在已知UAV当前位置以及巡检线路中杆塔GPS信息的前提下,利用由GPS信息快速计算两点间距离的算法和地理坐标系转换,计算出相机对于杆 塔和导线的理想拍摄角度,进一步对云台角度进行自动调节,实现巡线过程中对杆塔和导线的跟踪.同时,文中讨论了该算法对于GPS定位精度的要求,并通过试 验证明了该算法的可行性. 此资料( 无人飞行器巡检输电线路的杆

TLD视觉跟踪算法

TLD算法好牛逼一个,这里有个视频,是作者展示算法的效果,http://www.56.com/u83/v_NTk3Mzc1NTI.html.下面这个csdn博客里有人做的相关总结,感觉挺好的,收藏了!下面有个Compressive Tracking的网址,提供的代码很少,但实时性很好,matlab代码下下来就能用. 以下博文转自:http://blog.csdn.net/windtalkersm/article/details/8018980 TLD是一种算法的简称,原作者把它叫做Trackin

TLD实时跟踪算法浅析

和大多数人一样,喜欢上TLD算法是从Kalal的一个视频开始的,一个令人心潮澎湃的视频.不得不说这个视频做的是相当的好,背景音乐更是恰到好处,当然别人的算法过硬才是关键,确实技高一筹啊,美中不足的可能就是Kalal憋足的发音了,哈哈,开玩笑啦.研究这个算法的现状是资源非常多,有很多博客,C++,matlab的源码都有,那我为什么还要写这个文章呢?原因是在阅读C++版本的代码时发现了bug,但目前据我所知,网络上没有一个人将其解释清楚,也有可能是我"搜商"不行哦,呵呵,也可能其他博主忙着

视频目标跟踪算法综述

视频跟踪:基于对比度分析的目标跟踪.基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪      基于对比度分析的目标跟踪:主要利用目标和背景的对比度差异实现目标的检测与跟踪.这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪# 形心跟踪和质心 跟踪等.这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪"但在空中背景下的目标跟踪中非常有效. 基于匹配的目标跟踪:主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位.   特征匹配:特征是目标可区别与其他事物的属性, 具有可区分性.可靠性.独立性和稀疏性.基于匹配的目标跟踪算法需要提取目

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