典型文献
抗遮挡目标跟踪的模型学习综述
文献摘要：
视觉目标跟踪任务中的遮挡问题是最具挑战的场景属性之一,研究有效的抗遮挡模型学习方案,对构建适应复杂场景的长期鲁棒跟踪模型具有重要意义.剖析了遮挡影响跟踪性能的本质原因,以抗遮挡性能较好的先进跟踪算法为研究对象,系统分析了模型学习中有效抗遮挡机制,并对其改善长短期遮挡问题的有效性进行比较分析,包括以硬负样本挖掘、有效样本管理、类遮挡硬正样本生成的训练样本提质策略,提供模型充足判别信息;以时间一致性学习、自适应外观学习的被动稳定学习方式和基于多域属性、目标感知、干扰感知、特征融合等适用跟踪任务的主动学习策略,构建可抵抗场景干扰、目标形变等因素可适用跟踪的鲁棒模型;以手工置信度评估、自适应决策、时序记忆库、自适应估计模板的更新策略,平衡模型在线跟踪状态变化目标的适应性与稳定性.通过对代表跟踪算法在遮挡及背景杂乱、出视野、平面内外旋转、形变场景下的性能比较,详尽分析了各策略抗遮挡有效性,指出相比更新策略,数据处理、学习策略设计更有利于提高抗遮挡性能;同时分析了各策略对长期遮挡、背景杂乱、出视野等属性的适用性及适用多类复杂场景的策略.总结了有效抗遮挡策略,提出骨干网替换及迁移场景理解、运动规律等先验信息至跟踪任务的研究方向.
文献关键词：
目标跟踪;遮挡;高质训练样本集;时间一致性;置信度
中图分类号：
作者姓名：
谢郭蓉;曲毅;蒋镕圻
作者机构：
武警工程大学 研究生大队,西安 710086;武警工程大学 信息工程学院,西安 710086
文献出处：
引用格式：
[1]谢郭蓉;曲毅;蒋镕圻-.抗遮挡目标跟踪的模型学习综述)[J].计算机工程与应用,2022(02):43-56
A类：
高质训练样本集
B类：
抗遮挡,遮挡目标,模型学习,视觉目标跟踪,遮挡问题,学习方案,复杂场景,跟踪性能,本质原因,跟踪算法,长短期,有效样本,样本生成,提质策略,时间一致性,动稳定,定学,学习方式,多域,目标感知,特征融合,主动学习策略,鲁棒模型,置信度评估,自适应决策,自适应估计,更新策略,跟踪状态,状态变化,杂乱,形变场,性能比较,详尽,策略设计,高抗,骨干网,场景理解,运动规律,先验信息
AB值：
0.367655
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