基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

• 作者: 戴凤智 欧阳育星 金霞 魏宝昌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 视频跟踪 卷积神经网络 递归神经网络 自编码器
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 16-29
• 页数: 14页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7097字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1810-0170

摘要

近年来深度学习迅猛发展,颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路.深度学习因其具备强大的特征提取能力,在图像识别领域的成绩尤为突出.然而深度学习与视频监控领域的结合并不多,由于深度模型具有多层网络结构,算法复杂度大,训练和更新模型时比较耗时,很难满足实时性要求.回顾了深度学习的发展史,介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型,论述了基于深度学习的目标跟踪算法,指出了各算法的优缺点,最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴凤智	天津科技大学电子信息与自动化学院	11	56	3.0	7.0
2	欧阳育星	天津科技大学电子信息与自动化学院	3	10	1.0	3.0
3	魏宝昌	天津科技大学电子信息与自动化学院	2	10	1.0	2.0
4	金霞	天津科技大学电子信息与自动化学院	1	10	1.0	1.0