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基于孪生神经网络的目标跟踪算法进展研究
文献摘要：
目标跟踪作为计算机视觉领域的关键课题,广泛应用在智能视频监控等领域.随着深度学习的迅速发展,基于孪生神经网络的跟踪算法(简称为孪生跟踪算法)因其速度和精度的平衡优势成为了主流算法.尽管已有大量研究,但仍缺乏从跟踪框架层面对孪生跟踪算法进行系统分析.为了梳理目前孪生跟踪算法的研究进展,首先介绍了孪生跟踪算法的常见挑战、主要组成、跟踪流程、常用数据集和评价指标;其次按照对跟踪框架的改进方向分为改进特征提取的算法、优化相似度计算的算法和优化跟踪结果的算法,并分别详细介绍;然后对20个主流跟踪算法进行测试与分析;最后总结目前孪生跟踪算法存在的问题以及对未来的研究方向.
文献关键词：
目标跟踪;深度学习;孪生神经网络;互相关运算;区域建议网络
中图分类号：
作者姓名：
金国栋;薛远亮;谭力宁;许剑锟
作者机构：
火箭军工程大学核工程学院,陕西西安710025
文献出处：
引用格式：
[1]金国栋;薛远亮;谭力宁;许剑锟-.基于孪生神经网络的目标跟踪算法进展研究)[J].系统工程与电子技术,2022(06):1805-1822
A类：
B类：
孪生神经网络,目标跟踪算法,进展研究,计算机视觉,智能视频监控,流算法,改进方向,改进特征,相似度计算,测试与分析,互相关运算,区域建议网络
AB值：
0.25799
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