视觉目标跟踪十年研究进展

摘要：

视觉目标跟踪指在一个视频序列中,给定第一帧目标区域,在后续帧中自动匹配到该目标区域的任务.通常来说,由于场景遮挡、光照变化、物体本身形变等复杂因素,目标与场景的表观会发生剧烈的变化,这使得跟踪任务本身面临极大的挑战.在过去的十年中,随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用,目标跟踪领域也迅速发展,研究人员提出了一系列优秀算法.鉴于该领域处于快速发展的阶段,文中对视觉目标跟踪研究进行了综述,内容主要包括跟踪的基本框架改进、目标表示改进、空间上下文改进、时序上下文改进、数据集和评价指标改进等;另外,还综合分析了这些改进方法各自的优缺点,并提出了可能的未来的研究趋势.

关键词：视觉目标跟踪、深度学习、计算机视觉

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家新一代人工智能重大项目;国家自然科学基金;江苏省 333 工程人才项目

在线出版日期：2021-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：40-49