Tres_Lu
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目标跟踪综述

CVPR 2013 吴毅：Online Object Tracking: A Benchmark

Visual Tracker Benchmark

Benchmark results

SRER基于TB-50评估结果。每一项包括平均重叠的百分比和重叠阈值0.5时1000帧平均失败数。跟踪算法按平均重叠值排序，每个属性前5中方法用不同颜色表示：红色1、绿色2、蓝色3、青色4、品红色5。
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VALSE

目标跟踪： 通常单目标跟踪，第一帧给定矩形框，这个框在数据库里面是人工标注的，在实际情况下大多是检测算法的结果，然后跟踪算法在后续帧紧跟住这个框。
通常目标跟踪面临几大难点(吴毅 VALSE slides)：外观变形，光照变化，快速运动和运动模糊，背景相似干扰，平面外旋转，平面内旋转，尺度变化，遮挡和出视野等情况。

吴毅 VALSE slides

  • 1 Object representation
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  • 2 Searching mechanism
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  • 3 Model update

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  • Evaluated Trackers
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王萌萌 基于计算机视觉的目标跟踪算法

  • Feature representation: HOG, CN, CNN…
  • Classifier: Structured SVM, Ridge Regression, Deep Neural Networks…
  • Model update strategy: Fixed Interval, High-confidence Strategy…

资源

  • 知网：计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法？
  • GitHub：HEscop/TBCF
  • GitHub: foolwood/benchmark_results
    目标跟踪综述_第9张图片

Mean-Shift

KCF: High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters

Datasets

VOT

OTB

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