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目標(biāo)跟蹤

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目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱點之一,過去幾十年以來,目標(biāo)跟蹤的研究取得了長足的發(fā)展。從 Meanshift、粒子濾波(Particle Filter)和 Kalman Filter 等經(jīng)典跟蹤方法,到基于檢測(Track By Detection)或相關(guān)濾波(Correlation Filter)的方法,到最近三年來出現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)相關(guān)方法。

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目標(biāo)跟蹤百科

  目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱點之一,過去幾十年以來,目標(biāo)跟蹤的研究取得了長足的發(fā)展。從 Meanshift、粒子濾波(Particle Filter)和 Kalman Filter 等經(jīng)典跟蹤方法,到基于檢測(Track By Detection)或相關(guān)濾波(Correlation Filter)的方法,到最近三年來出現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)相關(guān)方法。

  目標(biāo)跟蹤是計算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱點之一,并得到廣泛應(yīng)用。相機(jī)的跟蹤對焦、無人機(jī)的自動目標(biāo)跟蹤等都需要用到了目標(biāo)跟蹤技術(shù)。另外還有特定物體的跟蹤,比如人體跟蹤,交通監(jiān)控系統(tǒng)中的車輛跟蹤,人臉跟蹤和智能交互系統(tǒng)中的手勢跟蹤等。簡單來說,目標(biāo)跟蹤就是在連續(xù)的視頻序列中,建立所要跟蹤物體的位置關(guān)系,得到物體完整的運動軌跡。給定圖像第一幀的目標(biāo)坐標(biāo)位置,計算在下一幀圖像中目標(biāo)的確切位置。在運動的過程中,目標(biāo)可能會呈現(xiàn)一些圖像上的變化,比如姿態(tài)或形狀的變化、尺度的變化、背景遮擋或光線亮度的變化等。目標(biāo)跟蹤算法的研究也圍繞著解決這些變化和具體的應(yīng)用展開。

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目標(biāo)跟蹤知識

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目標(biāo)跟蹤技術(shù)

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目標(biāo)跟蹤資訊

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