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An improved TLD method based on color feature

机译：一种基于颜色特征的改进TLD方法

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Visual object tracking is a significant issue in the task of following a target in a stream of images. In this paper, we address this problem by proposing a novel parallel frame based on the original tracking-learning-detection method. The detector and the tracker in our algorithm are working simultaneously and output the candidate regions, then we perform analysis on these regions based on its color feature in HSV color space and the final position of target can be obtained naturally. Besides, this paper introduces BRISK into our tracker to alleviate the instability caused by target rotation and illumination variation. Extensive experimental results on massive benchmark datasets demonstrate that our algorithm has a crucial improvement over the original TLD and other state-of-the-art algorithms.
机译：在跟踪图像流中的目标的任务中，视觉对象跟踪是一个重要的问题。在本文中，我们通过提出一种基于原始跟踪学习检测方法的新型并行帧来解决此问题。我们算法中的检测器和跟踪器同时工作并输出候选区域，然后根据其在HSV颜色空间中的颜色特征对这些区域进行分析，从而可以自然地获得目标的最终位置。此外，本文将BRISK引入我们的跟踪器中，以减轻由于目标旋转和照度变化而引起的不稳定性。在大量基准数据集上进行的大量实验结果表明，我们的算法相对于原始TLD和其他最新算法而言，具有至关重要的改进。

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