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基于KCFSE結(jié)合尺度預(yù)測(cè)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(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)基本問(wèn)題,其主要應(yīng)用于視頻監(jiān)控,人機(jī)交與機(jī)器人視覺(jué)感知等場(chǎng)景。目標(biāo)跟蹤可分為短時(shí)間目標(biāo)跟蹤與長(zhǎng)時(shí)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(shí)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(guò)計(jì)算確定后續(xù)幀中目標(biāo)的狀態(tài)。時(shí)至今日,目標(biāo)跟蹤問(wèn)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(yùn)動(dòng)等。

  按照Wang 等的框架,目標(biāo)跟蹤方法可以分為運(yùn)動(dòng)模型,目標(biāo)的特征表示,觀測(cè)模型,模型更新,多方法聚合5 個(gè)環(huán)節(jié)。早年的目標(biāo)跟蹤方法聚焦于運(yùn)動(dòng)模型,如卡爾曼濾波和粒子濾波。近年來(lái),在目標(biāo)表示與觀測(cè)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(diǎn)是判別式目標(biāo)跟蹤方法凹。這一類(lèi)方法力圖將目標(biāo)跟蹤問(wèn)題構(gòu)建為背景與目標(biāo)間的分類(lèi)問(wèn)題,使用二二元分類(lèi)器來(lái)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤,也被稱(chēng)為基于檢測(cè)的跟蹤。

基于KCFSE結(jié)合尺度預(yù)測(cè)的目標(biāo)跟蹤方法

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