目標跟蹤算法綜述
作者：孟琭; 楊旭 東北大學信息科學與工程學院; 沈陽110000
摘要：目標跟蹤一直以來都是計算機視覺領域的關鍵問題,最近隨著人工智能技術的飛速發(fā)展,運動目標跟蹤問題得到了越來越多的關注.本文對主流目標跟蹤算法進行了綜述,首先,介紹了目標跟蹤中常見的問題,并由時間順序?qū)δ繕烁櫵惴ㄟM行了分類:早期的經(jīng)典跟蹤算法、基于核相關濾波的跟蹤算法以及基于深度學習的跟蹤算法.接下來,對每一類中經(jīng)典的跟蹤算法的原始版本和各種改進版本做了介紹、分析以及比較.最后,使用OTB-2013數(shù)據(jù)集對目標跟蹤算法進行測試,并對結(jié)果進行分析,得出了以下結(jié)論:1)相比于光流法、Kalman、Meanshift等傳統(tǒng)算法,相關濾波類算法跟蹤速度更快,深度學習類方法精度高. 2)具有多特征融合以及深度特征的追蹤器在跟蹤精度方面的效果更好. 3)使用強大的分類器是實現(xiàn)良好跟蹤的基礎. 4)尺度的自適應以及模型的更新機制也影響著跟蹤的精度.
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