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視頻運動目標跟蹤算法研究綜述
摘 要 ：視頻運動目標跟蹤是計算機視覺領域的研究熱點，具有廣闊的應用前景。近年來，深度學習等技術的引入使得目標跟蹤算法的準確性得到極大提升，但是當目標發(fā)生形變、尺度變化、被遮擋等情況時，容易導致跟蹤失敗。為了進一步改進運動目標跟蹤算法，文中系統(tǒng)地梳理了現有的運動目標跟蹤算法，將其劃分為經典的跟蹤算法、基于相關濾波的跟蹤算法和基于深度學習的算法，分別從算法的基本原理、算法性能等方面進行詳細的闡述，并對未來的發(fā)展趨勢進行了展望。
摘 要 ：視頻運動目標跟蹤是計算機視覺領域的研究熱點，具有廣闊的應用前景。近年來，深度學習等技術的引入使得目標跟蹤算法的準確性得到極大提升，但是當目標發(fā)生形變、尺度變化、被遮擋等情況時，容易導致跟蹤失敗。為了進一步改進運動目標跟蹤算法，文中系統(tǒng)地梳理了現有的運動目標跟蹤算法，將其劃分為經典的跟蹤算法、基于相關濾波的跟蹤算法和基于深度學習的算法，分別從算法的基本原理、算法性能等方面進行詳細的闡述，并對未來的發(fā)展趨勢進行了展望。
