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摘要
视频目标跟踪作为计算机视觉领域的核心问题，已广泛应用于人机交互、智能监控、导航等多个领域。尽管人们已经提出了许多有效的视频目标跟踪算法，但是在实际应用中，视频目标跟踪仍然面临许多困难，如遮挡问题、目标外表剧烈变化和目标尺寸变化问题等。 本论文在对目标检测和跟踪领域的主流算法分析研究的基础上，针对遮挡问题和目标外表剧烈变化的问题进行了一些研究，主要研究成果如下： (1)提出了一种基于Tracking-Learning-Detection（TLD）模型与Kalman滤波的遮挡目标跟踪方法。该方法融合了跟踪、检测、学习模块。由随机森林分类器检测目标，由Lucas-Kanade（LK）...
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