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tld跟踪算法源码分析

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总目标跟踪 算法多快跟踪是一个很混乱的方向 。我们定义一个跟踪编译器函数createTrackerByName:通过输入跟踪编译器的名称，返回跟踪编译器的对应类型，OpencvTracker丢失目标1 ， 创建单个对象跟踪 Tracker多对象跟踪 Tracker只是单个对象的集合跟踪 Tracker 。

1、根据系统是否与外界发生能量变换或交换,隔振可以分为主动隔振和被动隔...使用弹性支撑来降低系统对外部刺激的反应能力 。将振动源与基础的刚性连接改为弹性连接，可以隔离或减弱振动能量的传递，从而达到减振降噪的目的 。有主动隔振和被动隔振 。前者是对振动源设备采取隔振措施，防止振动传递到其他场合 。后者是对害怕受到振动干扰的设备、仪器或人采取隔振措施，防止外界振动的影响 。

2、opencvtracker丢失目标1 。创建单个对象跟踪 Tracker多对象跟踪 Tracker只是单个对象的集合跟踪 Tracker 。我们首先定义一个以跟踪为输入的函数，并创建一个跟踪对象 。OpenCV有八种不同类型的跟踪设备:BOOSTING、MIL、KCF、TLD、MEDIANFLOW、GOTURN、MOSSE和CSRT 。我们定义一个跟踪编译器函数createTrackerByName:通过输入跟踪编译器的名称，返回跟踪编译器的对应类型 。

3、计算机视觉中,目前有哪些经典的目标 跟踪 算法效果好的追踪器，比如TLD、CT、Struct ， 其实都不是简单的追踪器 。2009年我记得ParticleFiltering比较流行，还是MeanShift/CamShift的一些变形，比如特征的改变 ， 比如对问题假设的改变 。后来突然出现了一些trackingbydetection的方法 ， 我之前的很多朋友都以为是流氓行为 。


4、一般目标 跟踪 算法速度有多快 跟踪是一个很混乱的方向 。比如TLD、CT、Struct等效果好的追踪器，其实都不是简单的追踪器 。2009年我记得ParticleFiltering比较流行，还是MeanShift/CamShift的一些变形，比如特征的改变，比如对问题假设的改变 。后来突然出现了一些trackingbydetection的方法，我之前的很多朋友都以为是流氓行为 。
【tld跟踪算法源码分析】之后，所谓的跟踪就不再是传统的跟踪问题，而是一个综合性的工程问题 。Onlinelearning，randomprojection ， sparselearning都加入了，不管你是真的在做测试还是在线学习，这都无关紧要，因为衡量标准是你在某个公共数据集上的准确性 。

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