**JSTL（JavaServer Pages Standard Tag Library）**是Java Web开发中的一种标准标签库，它提供了一系列的标签用于简化JSP页面的编程，提高代码的可读性和可维护性。JSTL主要由五个核心标签库组成：Core、XML、Functions、Format和SQL。 在JSTL中，`.tld`文件是Tag Library Descriptor的缩写，它是用来描述标签库的元数据文件。`.tld`文件包含了关于JSTL标签库中的各个标签、函数和属性的定义，例如它们的名字、作用、参数和返回类型等信息。下面将详细解释`c.tld`、`fmt.tld`和`fn.tld`这三个重要的`.tld`文件。 1. **c.tld**：这是JSTL Core库的`.tld`文件，提供了处理控制流程的基本标签，如条件语句和循环。它包含的标签有： - ``：执行条件判断。 - ``, ``, ``：提供多分支选择。 - ``：基于分隔符拆分字符串并进行迭代。 - ``：对集合或数组进行迭代。 - ``：设置变量。 - ``：删除变量。 - ``：输出变量或表达式的值，可以防止XSS攻击。 - ``和``：处理URL重定向和构建。 2. **fmt.tld**：这是JSTL Format库的`.tld`文件，主要用于日期、时间、数字等格式化操作。它包含的标签有： - ``：格式化日期和时间。 - ``：解析日期和时间。 - ``：格式化数字。 - ``：解析数字。 - ``：用于国际化，获取消息资源。 - ``：管理消息资源包。 3. **fn.tld**：这是JSTL Functions库的`.tld`文件，提供了一些实用的函数，增强JSP页面的功能。它包含的函数有： - `fn:length()`：计算字符串或集合的长度。 - `fn:indexOf()`：查找子字符串的位置。 - `fn:substring()`：截取字符串。 - `fn:trim()`：去除字符串两端的空白字符。 - `fn:toUpperCase()` 和 `fn:toLowerCase()`：转换字符串为大写或小写。 - `fn:escapeXml()`：转义XML特殊字符。 在实际应用中，这些`.tld`文件通常与JSTL JAR文件一起部署在Web应用程序的`WEB-INF/lib`目录下，以便服务器能够识别和处理JSTL标签。通过引入`<%@ taglib %>`指令，可以在JSP页面中引用这些库，如`<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %>`，这样就可以在页面中使用`c:`开头的标签了。 JSTL的`c.tld`、`fmt.tld`和`fn.tld`文件分别提供了控制逻辑、格式化和函数支持，极大地丰富了JSP的表达能力，使得开发者可以更专注于业务逻辑，而非底层实现细节。

TLD目标跟踪算法是一种用于视频监控和计算机视觉中的智能目标跟踪技术。其核心思想是结合长期跟踪(Long-term tracking)、检测(Detection)和学习(Learning)三个部分，旨在实现在复杂场景下对目标对象的稳定追踪。 在TLD算法中，长期跟踪部件负责实时更新目标的位置，它是算法的主体部分，需要快速并且准确地反映目标的移动。然而，在长序列的视频中，由于光照变化、遮挡、目标外观变化等因素，长期跟踪很容易失效。因此，TLD算法引入了检测模块，当跟踪器失灵时，可以利用检测器来恢复目标的位置。检测器通常采用成熟的机器学习方法，例如基于深度学习的卷积神经网络，以处理不同外观的目标。 学习模块是TLD算法中最具特色的一环，它负责对跟踪和检测过程中发生的错误进行学习，并对策略进行实时调整。当检测器成功找到目标而跟踪器失败时，学习模块将利用这一信息来更新跟踪器的参数，减少未来的错误。这样，TLD算法不断在错误中学习，从而提高了在长时间序列跟踪中的鲁棒性。 TLD算法的matlab版本和C++版本的源码为研究者和开发者提供了便捷的途径，他们可以直接利用这些源码进行实验和开发，对目标跟踪算法进行测试和改进。matlab版本的源码适用于快速原型开发和算法验证，而C++版本则更适用于性能要求高，需要在实际项目中部署的场景。 TLD算法的应用场景非常广泛，包括但不限于智能视频监控、自动驾驶汽车、人机交互、机器人导航等领域。在这些应用中，目标跟踪的准确性和稳定性是至关重要的。通过TLD算法，可以实现对单个或多个目标的持续追踪，并在复杂的动态环境中保持高准确率。 随着技术的发展，TLD算法也在不断地进化。研究者们正在通过增加更多的学习机制，比如强化学习和迁移学习，来进一步增强算法对不同场景的适应能力。此外，为了应对大规模数据集和实时处理的要求，TLD算法也在不断地优化其算法效率和准确性。 TLD目标跟踪算法作为一种结合了传统跟踪技术与现代机器学习方法的复合型算法，其源码的公开为学术界和工业界提供了宝贵的研究资源，对推动目标跟踪技术的发展起到了积极作用。

TLD跟踪算法源代码（作者的MATLAB+C版本） 可以选择图区图片或是从摄像头采集视频源 TLD跟踪算法源代码（作者的MATLAB+C版本） 可以选择图区图片或是从摄像头采集视频源

本代码来自TLD作者的paper，采用Matlab+C混编，代码运行速度快，跟踪极其准确。

完整的TLD源代码 非常好用，师兄编写的，非常好用。

jstl所需文件，包括jar文件和tld文件

译文 TLD：Forward-Backward Error Automatic Detection of Tracking Failures 翻译 水平有限，仅供误导。（交流贴，欢迎站内信指正。）

TLD(Tracking-Learning-Detection) 算法原文翻译

人工智人-家居设计-基于TLD算法的人脸智能追踪系统研究与实现.pdf

最新的opencv3.1 并且编译了contrib，可以直接测试TLD等新的功能