典型文献
基于孪生网络的目标跟踪算法研究进展
文献摘要：
目标跟踪是计算机视觉领域中最为核心的基础研究问题之一,其能够协同高层视频应用分析和研究,具有重要的理论价值、广泛的实用价值和多学科交叉性,成为学术界、工业界以及国家战略的关注焦点.由于跟踪场景复杂度高、干扰强,目标表观变化多样性以及多模态信息融合等因素,使得跟踪器需要均衡鲁棒性、准确性以及实时性等性能衡量指标.目前,已有很多工作从不同视角解决目标跟踪领域中的挑战,但是在多维度性能指标的衡量下,仍然不能很好地克服复杂场景下的跟踪问题.本文通过基于孪生网络的目标跟踪算法,回顾领域发展现状,探讨存在的挑战,展望未来值得关注的研究方向,为该领域未来的研究工作提供借鉴和参考.
文献关键词：
计算机视觉;目标跟踪;视频应用与分析;多模态;孪生网络
中图分类号：
作者姓名：
梁启花;胡现韬;钟必能;于枫;李先贤
作者机构：
广西多源信息挖掘与安全重点实验室(广西师范大学),广西 桂林541004;东南大学 计算机网络和信息集成教育部重点实验室,江苏 南京211189
文献出处：
引用格式：
[1]梁启花;胡现韬;钟必能;于枫;李先贤-.基于孪生网络的目标跟踪算法研究进展)[J].广西师范大学学报（自然科学版）,2022(05):90-103
A类：
视频应用与分析
B类：
孪生网络,目标跟踪算法,算法研究,计算机视觉,研究问题,分析和研究,理论价值,多学科交叉,学科交叉性,工业界,关注焦点,场景复杂度,表观变化,多模态信息融合,跟踪器,衡量指标,不同视角,复杂场景,跟踪问题,展望未来
AB值：
0.297373
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