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發(fā)布時間：2023-02-16 21:22:23 作者：學(xué)術(shù)小編 來源：m.jyydt.com.cn
第一階段 目標跟蹤 分為兩個部分，一個是對指定 目標 尋找可以 跟蹤 的特征，常用的有顏色，輪廓，特征點，軌跡等，另一個是對 目標 特征進行 跟蹤 。 1、靜態(tài)背景 1）背景差：對背景的光照變化、噪聲干擾以及周期性運動等進行建模。
目標跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要問題，目前廣泛應(yīng)用在體育賽事轉(zhuǎn)播、安防監(jiān)控和無人機、無人車、機器人等領(lǐng)域。 下面是一些應(yīng)用的例子。 了解了目標跟蹤的用途，我們接下來看目標跟蹤有哪些研究領(lǐng)域呢？ 目標跟蹤可以分為以下幾種任務(wù) 單目標跟蹤 - 給定一個目標，追蹤這個目標的位置。 Person Re-ID - 行人重識別，是利用計算機視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)。 廣泛被認為是一個圖像檢索的子問題。 給定一個監(jiān)控行人圖像，檢索跨設(shè)備下的該行人圖像。 旨在彌補固定的攝像頭的視覺局限，并可與行人檢測/行人跟蹤技術(shù)相結(jié)合。 按照任務(wù)計算類型又可以分為以下2類。 在線跟蹤 - 在線跟蹤需要實時處理任務(wù)，通過過去和現(xiàn)在幀來跟蹤未來幀中物體的位置。
運動目標的檢測和跟蹤應(yīng)用于各個領(lǐng)域，包括監(jiān)視，異常檢測，車輛導(dǎo)航等。 關(guān)于目標檢測和跟蹤的文獻非常豐富，然而，由于其復(fù)雜性，對偽裝目標檢測與跟蹤的研究目前取得的進展有限。 本文從理論角度回顧了基于計算機視覺算法的現(xiàn)有偽裝目標檢測和跟蹤技術(shù)。
