这本书涵盖了传统方法和先进方法的描述。在传统方法中,我们讨论了诸如随机、确定性、生成性和区分性的视觉跟踪技术。传统技术进一步被探索为多阶段和协作框架。在先进的方法中,分析了基于深度学习的跟踪器和基于相关滤波器的跟踪器的各种类别。

本书还:

  • 讨论了用于比较各种视觉跟踪方法的效率和效果的潜在性能指标
  • 深入探讨了深度学习跟踪器与传统跟踪器的显著特点,其中手工特征被融合以降低计算复杂性
  • 描述了适用于在繁琐的跟踪场景下提供卓越和高效性能的相关滤波器跟踪器的各种类别
  • 通过分析实时应用,探索了视觉跟踪的未来研究方向

本书全面讨论了各种基于深度学习的跟踪架构以及传统的跟踪方法。它深入分析了各种特征提取技术、评估指标以及用于跟踪框架性能评估的基准。该文主要为电气工程、电子与通信工程、计算机工程和信息技术领域的高年级本科生、研究生和学术研究者编写。

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