目标跟踪可以分为以下几种任务：单目标跟踪 - 给定一个目标，追踪这个目标的位置。多目标跟踪 - 追踪多个目标的位置Person Re-ID - 行人重识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补...
有各种用于目标跟踪的方法,包括: 1. 基于特征的跟踪:这涉及基于其特征(如颜色、形状、纹理等)进行跟踪。 2. 模板匹配:正如其名称所示,该方法使用预定义的模板在每个视频序列中进行匹配。 3. 相关性跟踪:该方法用于计算目标对象与后续帧中候选区域的相似性。 ...
多目标跟踪数据关联问题可以转化为有权二分图最小权匹配问题。 跟踪过程中的上一帧目标可以看成U,下一帧目标可以看做V,边的权重可以看作是上一帧目标和下一帧目标通过某种方式计算得到的匹配距离,这个匹配距离我们称之为代价(Cost),所有的匹配距离构成了代价矩阵(Cost Matrix),我们要找到匹配关系使得总的匹配距离...
大多数目标跟踪方法仅针对其中一个或部分子任务。这种碎片化情况带来以下缺点：（1）跟踪算法过度专注于特定子任务，缺乏泛化能力。(2) 独立模型设计导致参数冗余。那么，是否能用一个统一的模型来解决所有的主流跟踪任务？现在，来自大连理工大学、字节跳动和香港大学的研究者提出了一种统一的方法，称为 Unicorn，它可以...
基于孪生网络的实时目标跟踪算法综述 魏亚东 目标追踪任务 目标追踪任务是指在一个视频中给出第一帧图像的bbox的位置,在后续的帧中追踪该物体的任务。 目标追踪不同于目标检测的是: 1、需要给出首帧的标定框。2、只需要给出标定框,后续的搜索范围往往在上…阅读全文 赞同70 1 条评论 分享...
输入—目标初始化—特征提取—目标模型—目标搜索—输出 4、目标跟踪算法的分类: 1.据其观测模型,我们将其分为生成式模型和鉴别式模型两种: 生成式模型:在原始影像帧中对目标按指定的方法建立目标模型,然后在跟踪处理帧中搜索对比与目标模型相似度最高的区域作为目标区域进行跟踪。如光流法,粒子滤波,Meanshift 算法、...
2010年, 文献[12]首次将通信领域的相关滤波方法引入到目标跟踪中.作为鉴别式方法的一种, 相关滤波无论在速度上还是准确率上, 都显示出更优越的性能.然而, 相关滤波器用于目标跟踪是在2014年之后.自2015年以后, 随着深度学习技术的广泛应用, 人们开始将深度学习技术用于目标跟踪。 按照时间顺序,目标跟踪的方法经历...
目标跟踪对于定位精度要求很高,因此不会采用太深的网络用作特征提取,一般会从基础网络中图区中间层的输出作为目标特征,或者采用多层特征融合的方法,主要因为越深层的网络感受野越大,分辨率越低,对应的下采样间距越大,这会降低目标的定位精度,同时增加网络层数会提高算法计算复杂度。
目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支,是模式识别,图像处理,计算机视觉,机器学习等学科的交叉研究,有着广泛的应用,如视频监控,虚拟现实,人机交互,图像理解,无人驾驶等。 目前的目标跟踪的通常任务是,在视频的第一帧给定一个目标的矩形框,然后后续这个矩形框紧跟着要跟踪的物体。不过,目标跟踪与计算机视觉中的图像...