暨南大学理工学院光电工程系，广东 广州 510632
为提升TLD 目标跟踪算法的处理速度，以达到在更高分辨率视频中跟踪目标的实时性要求，在TLD 算法框架的基础上，提出了一种基于动态捕获区域的TLD 目标跟踪算法(DC-TLD)。算法采用前一帧目标位置作为当前帧目标位置的预测值，减小了目标位置的预测误差。研究了检测区域负样本出现需满足的条件，分析了检测区域大小对算法鲁棒性的影响。针对样本的访问方式，提出基于索引的访问方法，极大地减少了访问时间。实验结果表明，该方法不仅有效降低了TLD 算法的样本检测时间，而且提高了算法的鲁棒性。
目标跟踪 动态捕获区域 负样本 索引访问 target tracking TLD tracking-learning-detection dynamic capture negative sample index access
