
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說(shuō)明書(shū)摘要本發(fā)明公開(kāi)了一種融合卡爾曼濾波與TLD算法的目標(biāo)跟蹤方法,該方法包括 以下步驟:首先分析卡爾曼濾波器的原理,并對(duì)其加以改進(jìn);然后,利用改進(jìn)的 卡爾曼濾波器增強(qiáng)TLD算法,提高系統(tǒng)的可靠性;最后,利用改進(jìn)的卡爾曼濾波 器所得到的預(yù)測(cè)結(jié)果,對(duì)檢測(cè)模塊進(jìn)行改進(jìn),縮小TLD算法的檢測(cè)區(qū)域,進(jìn)一步 提高跟蹤的實(shí)時(shí)性。每亍一宦禎數(shù)初妬化 KRe池汕器l.ptpredittJStffi:札記戢薦制值*3.1!新測(cè)hl們.1. ptcdrrentKiA.f f2,更新參獨(dú)矩陣“可忙度方差分類器-1隨機(jī)森林分類器-最近鄰分類器被丟棄的圖像子集苻合要求-*
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