基于踪片Tracklet关联的视觉目标跟踪：现状与展望

近年来,由于计算机视觉技术的发展和计算机硬件性能的提高,基于视觉的目标跟踪方法得到了飞速的发展.其中,基于踪片（Tracklet）关联的目标跟踪方法因为具有对目标遮挡的强鲁棒性、算法运行的快速性等优点得到了广泛关注,本文对这类方法的最新研究进展进行了综述.首先,简明地介绍了视觉目标跟踪的基本知识、研究意义和研究现状.然后,通过感兴趣目标检测、跟踪特征提取、踪片生成、踪片关联与补全四个步骤,系统详尽地介绍了基于踪片关联的目标跟踪方法,分析了近年来提出的一些踪片关联方法的优缺点.最后,本文指出了该研究问题的发展方向,一方面要提出更先进的目标跟踪模型,另一方面要采用平行视觉方法进行虚实互动的模型学习...

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Bibliographic Details
Published in自动化学报 Vol. 43; no. 11; pp. 1869 - 1885
Main Author 刘雅婷;王坤峰;王飞跃
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心 长沙410073 2017
青岛智能产业技术研究院 青岛266000%中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190
中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京100190
中国科学院大学 北京100049
Subjects
平行视觉
网络流
视觉目标跟踪
踪片关联
马尔科夫随机场
tracklet association
Visual object tracking
parallel vision
network flow
踪片关联
马尔科夫随机场
网络流
Markov random field
平行视觉
视觉目标跟踪
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ISSN0254-4156
1874-1029
DOI10.16383/j.aas.2017.c170117

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Summary:近年来,由于计算机视觉技术的发展和计算机硬件性能的提高,基于视觉的目标跟踪方法得到了飞速的发展.其中,基于踪片（Tracklet）关联的目标跟踪方法因为具有对目标遮挡的强鲁棒性、算法运行的快速性等优点得到了广泛关注,本文对这类方法的最新研究进展进行了综述.首先,简明地介绍了视觉目标跟踪的基本知识、研究意义和研究现状.然后,通过感兴趣目标检测、跟踪特征提取、踪片生成、踪片关联与补全四个步骤,系统详尽地介绍了基于踪片关联的目标跟踪方法,分析了近年来提出的一些踪片关联方法的优缺点.最后,本文指出了该研究问题的发展方向,一方面要提出更先进的目标跟踪模型,另一方面要采用平行视觉方法进行虚实互动的模型学习与评估.
Bibliography:Visual object tracking, tracklet association, network flow, Markov random field, parallel vision
In the past decade, benefitting from the progress in computer vision theories and computing resources, there has been a rapid development in visual object tracking. Among all the methods, the tracklet-based object tracking method has gained its popularity due to its robustness in occlusion scenarios and high computational efficiency. This paper present a comprehensive survey of research methods related to tracklet-based object tracking. First, the basic conceptg, research s~gnifmance and research status of visual object tracking are introduced briefly. Then, the traeklet-based tracking approach is described from four aspects, including object detection, feature extraction, tracklet generation, and tracklet association and completion. Afterwards, we propose a detailed review and analyze the characteristics of state-of-the-art tracklet-based tracking methods. Finally, potential challenges and research fields are disc
ISSN:0254-4156
1874-1029
DOI:10.16383/j.aas.2017.c170117