【摘 要】
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目标跟踪是计算机视觉中的重要研究课题之一,在智能驾驶、视频监控以及智能医疗诊断等视觉领域得到广泛应用.近年来,基于孪生神经网络的目标跟踪表现出良好的跟踪性能,尤其是在平衡跟踪速度和精确度方面,受到了国内外研究人员的广泛关注.为了更好地结合孪生神经网络进行目标跟踪、充分发挥孪生神经网络在目标跟踪中的优势,本文对基于孪生神经网络的跟踪算法进行了总结与分析.首先着重介绍基于孪生神经网络的目标跟踪算法的基本框架,对现有的基于孪生网络目标跟踪算法进行归类分析,阐述其跟踪原理、创新点以及不足之处.然后在此基础上,采用
【机 构】
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南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099;南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室,江西南昌330099;南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室,江西南昌330099
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目标跟踪是计算机视觉中的重要研究课题之一,在智能驾驶、视频监控以及智能医疗诊断等视觉领域得到广泛应用.近年来,基于孪生神经网络的目标跟踪表现出良好的跟踪性能,尤其是在平衡跟踪速度和精确度方面,受到了国内外研究人员的广泛关注.为了更好地结合孪生神经网络进行目标跟踪、充分发挥孪生神经网络在目标跟踪中的优势,本文对基于孪生神经网络的跟踪算法进行了总结与分析.首先着重介绍基于孪生神经网络的目标跟踪算法的基本框架,对现有的基于孪生网络目标跟踪算法进行归类分析,阐述其跟踪原理、创新点以及不足之处.然后在此基础上,采用OTB100数据集进行实验对比,比较多种基于孪生神经网络跟踪算法的性能.实验结果表明,基于孪生神经网络的目标跟踪算法在不同属性下均表现出良好的跟踪性能.最后对基于孪生神经网络跟踪算法的性能进行总结,并对目标跟踪的发展趋势进行展望.
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