《视觉跟踪最新方法与趋势》,44页最新综述带你全面了解视觉跟踪领域发展方向

【导读】近年来,随着深度学习算法在计算机视觉领域的广泛应用,各类计算机视觉技术得到了迅速发展,本文为大家带来了视觉目标跟踪领域的最新综述文章,为大家全面讲解这一问题的发展趋势。


介绍:


目前,视觉对象跟踪已经成为了一个非常活跃的研究方向,每年学术界都在提出大量的跟踪算法,这主要是因为,计算机视觉技术的迅猛发展,使得应用场景也在不断增加,例如人机交互、自动驾驶、机器人、监视和安全等。


在本文的综述中,我们回顾了跟踪领域的最新趋势和进展,并基于特征提取方法评估了不同跟踪器的稳定性,这项工作首先针对最近的跟踪器进行了全面调查,并将跟踪器分类为基于相关滤波的跟踪器,以及不基于相关滤波的跟踪器。进而根据模型架构和跟踪机制,将每个类别细分为各个小类;在本文的第二部分,我们通过实验评估了24个跟踪器的稳定性,并对比了基于手工特征与基于深度特征的跟踪器。经过观察发现,一般来说,使用深度特征的跟踪器表现的更好些,但在某种情况下,针对两种特征的融合使用可以显著提高跟踪性能。同时,为了克服现有评价基准的缺点,本文还提出了新的评估方法,并应用到了不同的算法评估阶段。我们分析了跟踪器在基准测试中的性能,并得出了最终结论,基于判别相关滤波的跟踪器要比其他跟踪器表现的更好,同时研究还表明,在判别相关滤波器上进行正则化操作,通常会提高跟踪性能。最后,本文阐述了本领域中的的发展进展与未来发展趋势。


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原文链接:

https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=3320149.3309665


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