基于上下文信息的视频目标跟踪问题研究

发布时间：2021-01-10 14:46

　　视频目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它的任务是在给定目标物体的起始位置与尺寸的情况下,准确地判断该目标物在接下来视频帧中的位置和尺寸。现在,先进的目标跟踪算法被广泛应用于多个工业领域,包括机器人导航、视觉增强、视频监控等。然而,尽管在过去的数十年中目标跟踪领域飞速发展并取得了一些显著的研究成果,现有的目标检测算法在复杂场景中的表现仍然欠佳。因此,研究抗干扰能力强、高效健壮的跟踪算法依然是亟待完成的工作。在复杂场景的视频目标跟踪过程中,有三个主要问题会导致当前的目标跟踪算法无法准确地找到目标。第一,严重遮挡导致跟踪结果恶化。这是因为当前算法多依赖于连续的在线更新过程,长期、严重的对目标物体的遮挡会使得当前算法的外观模型倾向于学习并表达关于遮挡物的特征,继而导致跟踪结果变差。第二,目标物体产生剧烈形变导致跟踪结果恶化。这是由于当前算法所建立的外观模型无法较好地表达目标物发生刚体或非刚体形变后的状态,故极易跟踪到外观相似的物体上,甚至彻底丢失目标物体。第三,跟踪器发生漂移导致跟踪结果恶化。这是由于跟踪器易受环境噪声的影响,其输出结果相对正确的目标物体状态发生了偏移,而这一偏移量会... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：137 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

TRM模型改进候选框失效的分析


本文编号：2968894