基于抗遮挡目标模型的跟踪算法综述

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:alicial
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遮挡问题是导致目标跟踪任务失败的重要因素,如何提升算法抗遮挡性能是跟踪领域的研究热点。本文首先剖析了遮挡易导致跟踪失败的原因,论述了构建强判别性的鲁棒目标模型对提高跟踪算法抗遮挡性能的重要意义,分析了抗遮挡目标模型的构建方案。而后基于抗遮挡目标模型利用信息的类型,将代表性目标跟踪算法分为基于有效特征信息、状态估计信息、稳定时空信息的目标跟踪算法,分析了特征的场景适应性,阐述了卡尔曼滤波、粒子滤波的原理,详尽分析了基于卡尔曼滤波、粒子滤波、局部空间信息、时间上下文信息、时空上下文信息目标跟踪算法的抗遮
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针对改进的密集轨迹算法(Improved Dense Trajectories, iDT)提取的轨迹数量较为庞大的问题,提出了一种轨迹滤除方法。首先密集采样兴趣点,利用光流图计算每个兴趣点下一帧的位置进而组成轨迹,之后对每帧光流图进行最大值归一化以及二值化,得到光流二值化图,以此反映该点的运动是否相对显著。利用光流二值化图统计轨迹上各点的有效性从而判断轨迹是否满足有效条件,并将不满足条件的轨迹滤除
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