「中文文献」目标跟踪算法综述

2019 年 7 月 25 日 专知
「中文文献」目标跟踪算法综述

【导读】目标跟踪是计算机视觉领域非常重要的任务之一。最近随着人工智能技术的飞速发展, 运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注。本文对主流目标跟踪算法进行了综述, 首先, 介绍了目标跟踪中常见的问题, 并由时间顺序对目标跟踪算法 进行了分类: 早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法。接下来, 对每一类中经典的跟 踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较。感兴趣的同学一起来看看吧。

转载自:自动化学报

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标跟踪是指:给出目标在跟踪视频第一帧中的初始状态(如位置,尺寸),自动估计目标物体在后续帧中的状态。 目标跟踪分为单目标跟踪和多目标跟踪。 人眼可以比较轻松的在一段时间内跟住某个特定目标。但是对机器而言,这一任务并不简单,尤其是跟踪过程中会出现目标发生剧烈形变、被其他目标遮挡或出现相似物体干扰等等各种复杂的情况。过去几十年以来,目标跟踪的研究取得了长足的发展,尤其是各种机器学习算法被引入以来,目标跟踪算法呈现百花齐放的态势。2013年以来,深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚,并逐渐在性能上超越传统方法,取得巨大的突破。

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