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基于抗遮挡目标模型的跟踪算法综述 被引量：6
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作者 谢郭蓉 曲毅 蒋镕圻 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第8期315-328,共14页
遮挡问题是导致目标跟踪任务失败的重要因素,如何提升算法的抗遮挡性能是跟踪领域的研究热点。本文首先剖析了遮挡易导致跟踪失败的原因,论述了构建强判别性的鲁棒目标模型对提高跟踪算法抗遮挡性能的重要意义,分析了抗遮挡目标模型的... 遮挡问题是导致目标跟踪任务失败的重要因素,如何提升算法的抗遮挡性能是跟踪领域的研究热点。本文首先剖析了遮挡易导致跟踪失败的原因,论述了构建强判别性的鲁棒目标模型对提高跟踪算法抗遮挡性能的重要意义,分析了抗遮挡目标模型的构建方案。其次依据目标模型利用的信息类型,将代表性抗遮挡性能较优的算法分为基于有效特征信息、状态估计信息与稳定时空信息三类。而后详尽分析了基于卡尔曼滤波、粒子滤波、局部空间信息、时间上下文信息、时空上下文信息跟踪算法的抗遮挡思路方案、适用遮挡场景、优缺点及改进方案。最后通过不同类型算法在遮挡场景下的跟踪性能比较,对目标模型构建方案抗遮挡的有效性提出思考与分析,并指出学习语义信息轻量化网络设计、场景上下文预测、仿生视觉机理的应用发展方向。 展开更多
关键词 机器视觉 目标跟踪 抗遮挡 状态估计信息 时空上下文
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