Tracking Learning and Detection(TLD)

Tracking-Learning and Detection(TLD) 논문은 Zdenenk Kalal 이 2010년 작성한 논문이다.

아래 동영상은 Zdenenk kalal 자신이 직접 youtube에 올린 동영상이다.

동영상을 보면 추적 물체가 사라짐, 움직임에도 강건한 추적을 함을 볼 수 있다. 

상당히 인상깊은 동영상이었다.

이 알고리즘은 Predator이라고도 불리며 영화 predator가 스스로 학습하며 성장하는 모습을 

보고 지었는지?도 모르겠다.

해당 알고리즘은 tracker와 detector와 learning의 3단계로 이루어져있다.

    

                     

   [그림 1] Tracking Learning and Detection(TLD) 블럭 흐름도

간략하게 소개하면, tracker는 object를 매 프레임 추적하고 detector는 tracker가 잘 추적할 수 있도록

detect을 수행하며, 물체의 유사 외형에 대한 데이터 셋을 tracker에 추가한다. learning은 detector의 

에러 확률을 측정해 갱신하는 역활을 한다. 논문에서 제안한 P-N laerning 가 detector를 강건하게 만드는

역할을 한다.