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TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。-TLD (Trac

这是KLT算法论文的高清版。Kanade-Lucas-Tomasi方法，在跟踪方面表现的也不错，尤其在实时计算速度上，用它来得到的，是很多点的轨迹“trajectory”，并且还有一些发生了漂移的点，所以，得到跟踪点之后要进行一些后期的处理，说到Kanade-Lucas-Tomasi方法，首先要追溯到Kanade-Lucas两人在上世纪80年代发表的paper：An Iterative Image Registration Technique with an Application to Ste