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　　與起始待跟蹤目標圖像相似的圖像塊，均被加入到在線模型;

　　如果當前幀的跟蹤目標圖像與前一幀的相似，則將當前的跟蹤結果圖像加入到在線模型;

　　TLD智能檢測技術分析

　　計算跟蹤軌跡上的目標圖像到在線模型間的距離，選擇具有特定模式的目標圖像，即起初目標圖像與在線模型的距離較小，隨之距離逐漸增大，而后距離又恢復成較小狀態。循環檢驗是否存在這種模式，并將該模式內的目標圖像加入到在線模型。

　　增長事件的特征選擇方式，保證了在線模型始終緊隨跟蹤目標的最新狀態，避免因模型更新不實時所導致的跟蹤丟失。其中最后一種選擇策略也是TLD技術的特色之一，它體現了自適應跟蹤的特性。當跟蹤發生漂移時，跟蹤器會自動適應背景，而不會很突然地轉移到跟蹤目標上。

　　修剪事件假設每幀只有一個目標，當跟蹤器和檢測器都認可目標位置時，剩余的檢測圖像就被認為是錯誤樣本，從在線模型中刪除。

　　在線模型中的樣本為TLD的學習過程提供了素材。另外，TLD在訓練生成分類器(隨機森林)的過程中，采用了兩種約束：P約束和N約束。P約束規定與跟蹤軌跡上的目標圖像距離近的圖像塊為正樣本;反之，為負樣本，即為N約束。PN約束降低了分類器的錯誤率，在一定的范圍內，其錯誤率趨近于零。