文献类型：期刊文章

作　　者：单玉刚[1] 胡卫国[2]

SHAN Yugang;HU Weiguo(Education Institute,Hubei University of Arts and Science,Xiangyang,Hubei 441053,China;A Certain Unit of the PLA,China)

机构地区：[1]湖北文理学院教育学院,湖北襄阳441053 [2]中国人民解放军某部队

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：湖北省教育厅科学技术研究项目(No.B2016175);湖北文理学院博士基金(No.2015B002)。

年　　份：2020

卷　　号：56

期　　号：9

起止页码：13-23

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：视觉目标跟踪过程中出现的目标尺度和方向变化问题一直是目标跟踪中的难点,如何有效处理目标尺度方向变化是保证目标跟踪算法鲁棒性的一项重要因素。介绍了视频目标跟踪发展状况,并对现有的目标尺度和方向跟踪算法进行了分类:增量式搜索、Meanshift迭代、角点匹配、区域二阶矩、粒子滤波、相关滤波器和深度学习跟踪算法。阐述了各种算法的基本思想及其尺度和方向处理方法,重点分析了利用深度学习技术处理目标尺度和方向变化的策略,分析了各种算法的优缺点,并指出了它们的适用场合。对目标尺度和方向跟踪未来发展趋势进行了展望,提出了主要挑战和难题,对相关人员的研究工作起到参考和借鉴作用。

关 键 词：目标跟踪 尺度方向  自适应 视觉

分 类 号：TP31]