图像跟踪算法--TLD算法（综述）

最新推荐文章于 2025-06-16 15:13:22 发布

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TLD算法是Zdenek Kalal提出的单目标在线跟踪算法，结合跟踪、学习和检测。本文介绍了算法的背景、相关论文和学习资源，强调了算法的实时性和核心模块。TLD算法在2012年引起关注，但后续被KCF和深度学习算法取代。建议通过阅读论文和理解算法源码来学习图像跟踪基础知识。

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TLD算法全称为Tracking-Learing-Detection，是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal于2012年提出的一种单目标在线跟踪算法，与TLD算法有关的相关论文如下所示：

【1】Kalal, Z, K. Mikolajczyk, and J. Matas. "Tracking-Learning-Detection. " IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 34.7(2012):1409-1422.

【2】Kalal, Zdenek , J. Matas , and K. Mikolajczyk . "P-N Learning: Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints." Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on IEEE, 2010.

【3】Kalal, Zdenek, K. Mikolajczyk, and J. Matas. "Forward-Backward Error: Automatic Detection of Tracking Failures." International Conference on Pattern Recognition 2010.

以及Zdenek Kalal大神的同名博士学位论文：Tracking Learning Detection.

由于在网上很难搜索到博士论文，所以就将已经忘记从哪儿里下载下来的论文原文pdf分享给大家，有兴趣的可以下载查看：

链接：https://pan.baidu.com/s/1wiV-jhapRemTvtJuSTJSjQ 提取码：7ff1

TLD算法于2012年提出时，在图像跟踪领