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為提高長時目標跟蹤的魯棒性和準確性，提出一種改進的跟蹤學習檢測（ TLD）方法。利用少量具有尺度不變特性的BRISK特征點和均勻分布點組成跟蹤點集合代替TLD中的均勻分布跟蹤點。這樣不僅可以減少跟蹤部分的計算量，而且可以提高跟蹤的魯棒性。當跟蹤器利用前后項誤差檢測到遮擋時，通過使用目標的空間上下文信息擴大跟蹤范圍再次跟蹤，進而解決遮擋的問題。實驗結果表明，改進的TLD方法在多個測試序列上都有較好的跟蹤性能，與傳統(tǒng)的TLD相比，魯棒性更好，準確率更高。
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