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　　檢測(cè)器

　　TLD技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)快速、可靠的檢測(cè)器，它為跟蹤器提供了必要的支持。當(dāng)跟蹤器所得的結(jié)果失效時(shí)，需要用檢測(cè)器的結(jié)果來補(bǔ)充糾正，并且對(duì)跟蹤器重新初始化。具體做法如下。

　　對(duì)于每幀同時(shí)運(yùn)行跟蹤器、檢測(cè)器，跟蹤器預(yù)測(cè)出一個(gè)目標(biāo)位置信息，而檢測(cè)器則可能檢出多幅圖像;

　　決定目標(biāo)的最終位置時(shí)，優(yōu)先考慮跟蹤器所得的結(jié)果，即如果跟蹤到的圖像與最初的目標(biāo)圖像相似度大于某閾值，就接受該跟蹤結(jié)果;否則，將從檢測(cè)器的結(jié)果中，選用與最初目標(biāo)相似度最大的圖像作為跟蹤結(jié)果;

　　如果為第二步驟中的后者，那么此時(shí)更新跟蹤器的最初目標(biāo)模型，用現(xiàn)選用的跟蹤結(jié)果替換原有的目標(biāo)模型，同時(shí)，刪除以前模型中的樣本，以新樣本重新開始。

　　檢測(cè)器是由在線模型中的樣本經(jīng)訓(xùn)練學(xué)習(xí)生成的隨機(jī)森林分類器。其選取的特征為區(qū)域的邊緣方向，稱之為2bitBP特征，它具有不受光線干擾的特性。特征通過量化，共有4種可能的編碼。對(duì)于給定的區(qū)域，其特征編碼是唯一的。多尺度的特征計(jì)算可以采用積分圖像的方法。

　　將每一個(gè)圖形塊都用眾多的2bitBP特征來表示，并把這些特征分成同大小的不同的組，每一組代表了圖像塊外觀的不同表示。用于檢測(cè)的分類器采用隨機(jī)森林的形式。隨機(jī)森林由樹組成，而每棵樹是由一個(gè)特征組構(gòu)造而成。樹的每個(gè)特征都作為一個(gè)決策結(jié)點(diǎn)。

　　隨機(jī)森林通過增長(zhǎng)事件和修剪事件完成在線更新和演化。開始時(shí)，每棵樹由最初目標(biāo)模板的特征組構(gòu)建，都只有一個(gè)“枝”。隨著增長(zhǎng)事件對(duì)正樣本的選取，隨機(jī)森林也不斷加入新的“枝”;修剪事件則相反，它會(huì)去掉隨機(jī)森林中不用的“枝”。這種實(shí)時(shí)的檢測(cè)器采用掃描窗口的策略：按照位置和尺度掃描輸入幀，對(duì)每個(gè)子窗口應(yīng)用分類器判斷是否屬于目標(biāo)圖像。

　　TLD技術(shù)巧妙地把跟蹤器、檢測(cè)器和學(xué)習(xí)過程結(jié)合在一起，共同實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的跟蹤。