【摘 要】
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目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题,最近随着人工智能领域的飞速发展,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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61101057)资助~~
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目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题,最近随着人工智能领域的飞速发展,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.最后,使用OTB-2013数据集对目标跟踪算法进行测试,并对结果进行分析,得出了以下结论:1)相比于光流法, Kalman, Meanshift等传统算法,相关滤波类算法跟踪速度更快,深度学习类方法精度高. 2)具有多特征融合以及深度特征的追踪器在跟踪精度方面的效果更好. 3)使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础. 4)尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度.
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