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基于KCFSE結(jié)合尺度預(yù)測的目標(biāo)跟蹤方法

2017-10-28 | rar | 1.11 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  目標(biāo)跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的一個基本問題,其主要應(yīng)用于視頻監(jiān)控,人機交與機器人視覺感知等場景。目標(biāo)跟蹤可分為短時間目標(biāo)跟蹤與長時間目標(biāo)跟蹤,單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。文中要研究最普遍的短時間單目標(biāo)跟蹤:給定視頻序列,以及序列第一幀的目標(biāo)位置與尺寸等初始狀態(tài),通過計算確定后續(xù)幀中目標(biāo)的狀態(tài)。時至今日,目標(biāo)跟蹤問題依然面臨許多挑戰(zhàn),包括背景干擾,光照變化,目標(biāo)尺度變化,目標(biāo)形變,目標(biāo)遮擋,目標(biāo)快速運動等。

  按照Wang 等的框架,目標(biāo)跟蹤方法可以分為運動模型,目標(biāo)的特征表示,觀測模型,模型更新,多方法聚合5 個環(huán)節(jié)。早年的目標(biāo)跟蹤方法聚焦于運動模型,如卡爾曼濾波和粒子濾波。近年來,在目標(biāo)表示與觀測模型等環(huán)節(jié)涌現(xiàn)了許多優(yōu)秀的算法,其中的研究熱點是判別式目標(biāo)跟蹤方法凹。這一類方法力圖將目標(biāo)跟蹤問題構(gòu)建為背景與目標(biāo)間的分類問題,使用二二元分類器來進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,也被稱為基于檢測的跟蹤。

基于KCFSE結(jié)合尺度預(yù)測的目標(biāo)跟蹤方法

目標(biāo)跟蹤
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