模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (1): 61-76    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201801006
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目标跟踪算法综述
卢湖川1, 李佩霞1, 王 栋1
1.大连理工大学 信息与通信工程学院 大连 116024
Visual Object Tracking: A Survey
LU Huchuan1, LI Peixia1, WANG Dong1
1.School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024

全文: PDF (2074 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

作为计算机视觉领域的一个重要课题,在线目标跟踪在导弹制导、视频监控、无人机跟踪等众多领域中具有重要作用.尽管现在已有大量研究,但是仍然存在很多问题亟待解决,如光照变化、尺度变化、形变、遮挡和相机移动等.为了更清楚地梳理现存的算法,文中对典型的目标跟踪算法进行分析总结.首先,简单介绍研究意义及相关工作.然后,从传统算法和深度学习算法两方面对经典算法进行概述和分析.最后,讨论算法目前存在的问题,给出未来的研究趋势.

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作者相关文章
卢湖川
李佩霞
王 栋
关键词 目标跟踪相关滤波深度学习    
Abstract

Online object tracking is a fundamental problem in computer vision and it is crucial to application in numerous fileds such as guided missile, video surveillance and unmanned aerial vehicle. Despite many studies on visual tracking, there are still many challenges during the tracking process including illumination variation, rotation, scale change, deformation, occlusion and camera motion. To make a clear understanding of visual tracking, visual tracking algorithms are summarized in this paper. Firstly, the meaning and the related work are briefly introduced. Secondly, the typical algorithms are classified, summarized and analyzed from two aspects: traditional algorithms and deep learning algorithms. Finally, the problems and the prediction of the future of visual tracking are discussed.

Key wordsObject Tracking    Correlation Filter    Deep Learning   
收稿日期: 2017-09-19     
作者简介: 卢湖川,博士,教授,主要研究方向为行人再识别、图像显著性检测、在线目标跟踪.E-mail:lhchuan@dlut.edu.cn.李佩霞,硕士研究生,主要研究方向为视觉跟踪、深度学习.E-mail:pxli@mail.dlut.edu.cn.王 栋,博士,副教授,主要研究方向为人脸识别、交互式图像分割、目标跟踪.E-mail:wdice@dlut.edu.cn.
引用本文:   
卢湖川, 李佩霞, 王 栋. 目标跟踪算法综述[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(1): 61-76. LU Huchuan, LI Peixia, WANG Dong. Visual Object Tracking: A Survey. , 2018, 31(1): 61-76.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201801006      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2018/V31/I1/61
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