【摘 要】
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在许多计算机视觉应用领域中,视频跟踪是最基本的任务。尽管有了大量的跟踪算法,但是跟踪算法的鲁棒性仍是具有挑战性的问题。物体的突然运动、目标或者背景外观的改变、目标
【基金项目】
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山西省研究生优秀创新基金项目(20123107)资助
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在许多计算机视觉应用领域中,视频跟踪是最基本的任务。尽管有了大量的跟踪算法,但是跟踪算法的鲁棒性仍是具有挑战性的问题。物体的突然运动、目标或者背景外观的改变、目标与目标以及目标与背景的遮挡、非刚性物体的结构、摄像机抖动等问题都是视频跟踪算法设计过程中需要考虑的因素。介绍了视频跟踪算法及其研究进展,综述了现有基本的目标跟踪算法分类,详细描述了每种表示方法,并指出其优缺点。进一步讨论了跟踪的重要性问题,包括目标检测、特征选择、贝叶斯跟踪、在线学习跟踪等。
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