本文選題：計(jì)算機(jī)視覺(jué) + 視覺(jué)跟蹤　； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年S1期

【摘要】：視覺(jué)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重要研究領(lǐng)域之一。傳統(tǒng)的視覺(jué)跟蹤算法難以很好地解決復(fù)雜背景中的跟蹤問(wèn)題,如光線變化、目標(biāo)發(fā)生較大的尺寸和姿態(tài)變化或目標(biāo)被遮擋等。而深度學(xué)習(xí)的引入為視覺(jué)跟蹤研究開辟了新的途徑。但目前國(guó)內(nèi)外基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)跟蹤研究文獻(xiàn)相對(duì)較少,為吸引更多視覺(jué)跟蹤領(lǐng)域研究者對(duì)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行探索和討論,并推動(dòng)視覺(jué)跟蹤算法的研究,簡(jiǎn)要介紹了視覺(jué)跟蹤和深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀,重點(diǎn)分析了基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)跟蹤算法的相關(guān)文獻(xiàn),討論了各算法的優(yōu)缺點(diǎn),最后提出了進(jìn)一步研究的方向以及對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)跟蹤算法的展望。
[Abstract]:Visual tracking is one of the important research fields of computer vision. The traditional visual tracking algorithm is difficult to solve the tracking problem in complex background, such as the change of light, the change of object size and attitude, or the occlusion of target. The introduction of deep learning opens up a new way for visual tracking research. However, there are relatively few researches on visual tracking based on deep learning at home and abroad. In order to attract more researchers in the field of visual tracking to explore and discuss depth learning, and to promote the research of visual tracking algorithms, This paper briefly introduces the research status of visual tracking and depth learning, analyzes the related literature of visual tracking algorithm based on depth learning, and discusses the advantages and disadvantages of each algorithm. Finally, the direction of further research and the prospect of visual tracking algorithm based on depth learning are proposed.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2016MS33) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61372184) 北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(4162056)資助
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2060859