视频目标跟踪算法综述

摘要

视频目标跟踪是计算机视觉领域重要的研究内容,主要研究在视频流或者图像序列中定位其中感兴趣的物体。视频目标跟踪在视频监控、无人驾驶、精确制导等领域中具有广泛的应用,因此,全面地综述视频目标跟踪算法具有重要的意义。首先根据挑战来源不同,将视频目标跟踪技术面临的挑战分为目标自身因素和背景因素两方面,并分别进行总结;其次将近些年典型的视频目标跟踪算法分为基于相关滤波的视频目标跟踪算法和基于深度学习的视频目标跟踪算法,并进一步将基于相关滤波的视频目标跟踪算法分为核相关滤波算法、尺度自适应相关滤波算法和多特征融合相关滤波算法三类,将基于深度学习的视频目标跟踪算法分为基于孪生网络的视频目标跟踪算法和基于卷积神经网络的视频目标跟踪算法两类,并对各类算法从研究动机、算法思想、优缺点等方面进行分析;然后介绍了视频目标跟踪算法中常用的数据集和评价指标;最后总结了全文,并指出视频目标跟踪领域未来的发展趋势。