tld是一種演算法的簡稱，原作者把它叫做tracking-learning-detection。搞視覺的人看到這個名字都會嚇一跳，很ambitious的計畫。是09年的工作，不算太久，不過也不太新。網上關於這個的資源其實很多，很大程度和作者開放源**有關。
學習過程中碰到的第乙個問題就是資源太多---當然是相對這個領域而言，一般能找到乙個忠實再現演算法的原始碼就已經很好了。所以把找到的list一下，雖然有點浪費時間，希望可以對其他人有所幫助。具體的細節就不多說了，有很多很棒的分析也列在下面，比如zouxy09
寫的原始碼注釋，實在不能再詳細了。如果硬要找茬，那就是大段的文字讓人頭暈，也沒怎麼排版。我倒想畫幾個簡單的圖補充一下，不知有什麼好點的畫圖程式推薦(latex， or gnuplot?沒用過)
源**資源：
1. 原作者 zdenek kalal
作者主頁：
源**頁:
程式語言：matlab + c
2. alan torres版
源**頁：
實現語言：c++
3. arthurv版
源**頁：
實現語言：c++
注：和上面的沒有發現任何區別
4. jmfs版
源**頁：
實現語言：c++
注：和上面兩個沒有區別，只不過加入了vs2010工程檔案，理論上可以直接在windows下編譯通過。不過opencv檢測不到作者的webcam（！！！），所以他用了另乙個videoinput類來handle攝像頭輸入。
this is an adaptation of arthurv's fork of opentld ()to be immeadiately runnable in visual studio 2010.
5. georg nebehay版 （終於有個不一樣的了。。。。）
源**頁：
6. paul nader版（又乙個qt 版！）
qopentld:
源**頁：
注1：需要opencv和qt。 原系統要求qt 4.3.7opencv 2.2。
注2：windows和linux下都提供了編譯工程或makefile。估計也是唯一乙個移植到android平台下的tld!
7. ben pryke版（又乙個student project！）
源**頁：
注：依然是matlab+c/c++的混合實現。亮點是有很詳細的documentation（8頁），介紹了演算法的理解和實現細節。可以幫助理解原演算法
部落格資源（中文）：
1. 庖丁解牛tld （yang_xian521）
注1:從文章看作者是基於原作者的matlab版分析的。從函式名看上面的2/3/4應該是matlab--->c++的"直譯"，函式名都沒變。這樣最好，可以和下面的對照著看，同時學matlab和c++
2. tld（tracking-learning-detection）學習與原始碼理解 (zouxy09)
注1： 用的是<
注2： 下面三個是從這篇copy的
想說的話：
1. 分享：前段時間把 tld::init(...)看完了，本想一鼓作氣，其他的事太多只好放下。不過我對detection和tracking比較熟，init中已經把learning作了一遍，看懂了剩下的就容易了。現在重新撿起，無意中發現了zouxy09的注釋，省了太多力氣，半天就看完了。很多細節不用自己去摳--- 我們常抱怨這資源那文件太少，羨慕老外能力強，動作快，和他們願意分享關係太大。經常看到一些不錯的文章收藏起來，過幾天去看居然刪了！
可以理解可能是開公司要保密，但如果害怕別人知道了自己的思路就做不下去，那還是不要在這個領域做了。演算法只是思想，誰也壟斷不了。演算法也一定是不斷更新的， 抱著乙個演算法不放也存活不了幾年。原作者也基於這個技術開公司了，也沒見他們基於這個限制別人使用。sift，surf都patent了也沒聽說賺了大錢，kinect告訴你演算法也實現不了。要保密的是實現細節
另乙個pwp（pixel-wise posteriors），publish時間和tld差不多，效能看上去也很美，不過作者說要開源，一直沒有兌現。是個遺憾。個人覺得level set對部分遮擋效果應該很好，做到實時也不是難事
3. 總結：tld其實是乙個非常合適的入門和高階演算法：
a. 有理論，有高質量的*****（bmvc, cvpr, icpr, 最後pami）
b. 有源**！matlab， c++， windows, linux, .....你還想要啥？
c. 有不同大牛小牛分享的詳細的介紹和詳細的**注釋（幾乎每一行都解釋到了）！
4. 牽涉面廣，涉及到detection, tracking, classifcation，傳統的視覺技術就是這麼硬梆梆的劃分的三大類。研究完了對每一部分多少能有點心得。
the end
未完成作業
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通訊 未完成
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