多目标跟踪的对象初始化综述

• 作者: 文成宇 房卫东 陈伟
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 多目标跟踪 对象初始化 多假设跟踪 网络流 深度学习 主题发现
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学&多媒体|Computer Graphics & Multimedia
• 页码范围: 152-162
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.210200048

摘要

对象初始化方法决定了如何对待多目标跟踪问题,与后续的多目标跟踪效果直接相关.不同的对象初始化方法能够确定不同的多目标跟踪框架,每一种框架都提供一种解决问题的思路,使得多目标跟踪的对象初始化问题具有巨大的研究前景.目前关于多目标跟踪中的对象初始化方法的综述性文献较少或缺乏系统性的对象初始化概述,因此文中从多假设跟踪方法、网络流方法、深度学习方法和主题发现方法4个方面对多目标跟踪的对象初始化方法进行分析.系统地阐述了不同多目标跟踪框架下的任务转换和对象映射问题,汇总了多目标跟踪的对象初始化方法.