基于深度学习的视觉多目标跟踪研究综述

多目标跟踪(MOT)旨在从给定视频序列中输出所有目标的运动轨迹并维持各目标的身份。近年来,由于其在学术研究和实际应用中具有巨大潜力,因此受到越来越多的关注并成为计算机视觉的热点研究方向。当前主流的跟踪方法将MOT任务拆分为目标检测、特征提取以及数据关联3个子任务,这种思路已经得到了良好的发展。然而,由于实际跟踪过程中存在遮挡和相似物体干扰等挑战,保持鲁棒跟踪仍是当前的研究难点。为了满足在复杂场景下对多个目标准确、鲁棒、实时跟踪的要求,需要对MOT算法作进一步研究与改进。目前已有关于MOT算法的综述,但仍存在总结不够全面及缺少最新研究成果等问题。因此,首先介绍了MOT的原理及挑战;其次,通过总结最新的研究成果对MOT算法进行了归纳和分析,根据各类算法为完成3个子任务所采用的跟踪范式将其分为三大类,即分离检测与特征提取、联合检测与特征提取及联合检测和跟踪,并且详细说明了各类跟踪算法的主要特征;然后,将所提算法与当前主流算法在常用数据集上进行了对比分析,讨论了当前算法的优缺点及发展趋势,展望了未来的研究方向。

旋转自适应的多特征融合多模板学习视觉跟踪算法

目标发生旋转及遇到外界干扰时会给目标跟踪带来巨大挑战,针对该问题,文中提出旋转自适应的多特征融合多模板学习跟踪算法.首先,构建具有互补特性的多模板学习模型,全局滤波器模板用于跟踪目标,当判定滤波器模板确定全局滤波器模板被污染时,使用修正滤波器模板对全局滤波器模板进行修正.然后,将颜色直方图作为视觉补充信息和VGGNet-19特征图进行自适应融合,提升全局滤波器模板对目标外观的判别能力.最后,提出旋转自适应策略,采用改进的跟踪置信度,估计跟踪框最佳旋转角度,减轻目标旋转带来的全局滤波器模板性能衰退.在OTB-2013、OTB-2015数据集上的实验表明,文中算法的成功率和精确率较高.