基于线性表示模型的在线视觉跟踪算法研究下载

weixin_39821260 2019-09-11 04:30:24

一篇关于图像处理，计算机视觉，视觉跟踪的博士论文
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1. 导言目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。基于视觉的目标自动跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。例如，在自动驾驶系统中，目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他动物的运动进行跟踪，对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。目标跟...

1. 引言随着AI技术的不断发展，其子领域计算机视觉技术也获得了突飞猛进的进步，计算机视觉即通过机器实现“人眼”对事物的测量和判别能力。目前，计算机视觉技术主要应用于智能视频监控、智能交通、军事应用等领域，其中智能视频监控是通过摄像机获取场景和目标的视频信息，使用算法实现目标检测和目标跟踪，对目标行为进行识别和场景理解。本文主要对目标跟踪技术进行研究，目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点，在军事制导...

入坑也算有些日子了，一直在看论文并没有对目标跟踪的研究进展和算法有一个系统性的了解。是时候好好整理一下了，希望能对后面的研究有所帮助吧！内容中来自经典论文和博客部分，如有侵权请提醒删除。（小白一颗，不足之处希望各位大神驻足指正！！！万分感谢！！！） 1、背景目标跟踪算法研究难点与挑战：实际复杂的应用环境、背景相似干扰、光照条件的变化、遮挡等外界因素以及目标姿态变化，外观变形...

所谓AR（Augmented Reality，增强现实)广义上来说就是在现实环境上叠加虚拟场景，区别于VR，理解真实环境是AR的基本点。基于平面图的视觉跟踪是AR的核心技术之一，据了解，尽管目前AR发展迅速，但是计算机视觉算法在处理平面跟踪时依然还有很多不足，在平面图片倾斜、阴影、遮挡、运动状态下，AR的识别跟踪还不稳定。国内AR公司亮风台研发出基于图的平面物体跟踪算法，该可在强干扰的场景

多目标跟踪的研究对于构建人、路、车、云协同一体化的智能交通监控系统具有广泛的应用价值, 传统手工设计特征的方法对高层信息的表征能力有限, 难以进行复杂场景下的多目标跟踪, 随着深度学习的发展, 多目标跟踪算法的性能取得较大进展.为了宏观把握基于深度学习的多目标跟踪算法的研究进展, 首先比较基于检测的跟踪算法、基于联合检测与跟踪算法、基于单目标跟踪器的多目标跟踪算法的优缺点; 然后介绍多目标跟踪算法在智能交通监控场景的应用; 最后总结目前多目标跟踪存在的问题与挑战, 对多目标跟踪算法未来在智能交通领域的发展进

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