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摘要:
视频目标跟踪是计算机视觉的重要研究课题,在视频监控、机器人、人机交互等方面具有广泛应用.对目前主流跟踪算法的研究框架进行了整体介绍;详细介绍并分析了外观模型与运动模型这两大构成要件的具体应用及对跟踪效果的影响;接着,结合大数据时代的特点,对新时期视频目标跟踪研究的新特点与新趋势进行了分析,介绍了国际上新兴的数据平台、评测方法,以及深度学习方法在视频目标跟踪中的最新应用情况,并对其目前存在的问题和未来应用趋势进行了分析;最后对视频目标跟踪的未来发展与创新方向进行了思考与展望.
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文献信息
篇名 在线单目标视频跟踪算法综述
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 目标跟踪 视频分析 在线学习 计算机视觉 大数据 深度学习
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 147-153
页数 7页 分类号 TP391
字数 8803字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 薛向阳 复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室 60 1472 21.0 37.0
2 管皓 复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室 4 159 3.0 4.0
3 安志勇 复旦大学计算机科学技术学院上海市智能信息处理重点实验室 4 159 3.0 4.0
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小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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