【摘 要】
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TLD（tracking-learning—detection）跟踪算法在目标作平面外旋转、快速移动和非刚性形变的情况下易跟踪失败，而核相关滤波器（kemelized correlation filters，KCF）跟踪算法可以有效
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,沈阳新松机器人自动化股份有限公司,中国人民解放军94503部队
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TLD（tracking-learning—detection）跟踪算法在目标作平面外旋转、快速移动和非刚性形变的情况下易跟踪失败，而核相关滤波器（kemelized correlation filters，KCF）跟踪算法可以有效应对上述跟踪情景但缺乏跟踪失败恢复机制，导致目标重新出现后无法继续跟踪。针对以上问题，通过有效结合这两种算法，提出一种基于TLD框架下的核相关滤波器跟踪检测算法。在跟踪模块中融入颜色特征，进一步增强算法的整体跟踪性能。通过在不同视频序列上进行对比实验，结果表明，与原算法相比，改
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