图像处理之目标跟踪方法 简单分类 罗列

图像处理之目标跟踪   简单分类  罗列

      
     目标跟踪发展十分快,门类非常多,这里简单将其罗列,主要参考:       

       HakaseH   Tracking Benchmark for Correlation Filters

      另外推荐:
      foolwood     Benchmark Results

      文献知悉途径:
       YaqiLYU      计算机视觉中,目前有哪些经典的目标跟踪算法?
       


     1. 基本:Meanshift       Camshift     TLD      粒子滤波    卡尔曼滤波     struck跟踪
      
      2.Baseline:   MOSSE     CSK      STC     KCF/DCF
      
      3. Color:    CN     MOCA   Staple   
      
      4. Scale:   DSST     fDSST    SAMF   SKCF   KCFDP/KCFDPT     IBCCF     

      5.Multi kernel & feature & template & task:  MKCF    CF+MT   SCT    MvCFT   MCPF

      6. Part-based:    RPAC    RPAC+   RPT   DPCF   DPT    StructCF    LGCF   DCCO  SP-KCF

      7. Long-term:      LCT   LCT+   MUSTer   CCT

      8. Response  adaptation:    CF+AT  RCF   OCT-KCF      

      9.Training set adaptation:    SRDCFdecon    ECO

     10. Bound  effect:   SRDCF    CFLB   SWCF   CF+CA  CSR-DCF     MRCT    BACF

     11.Continuous:    C-COT

     12.SVM:    SCF   LMCF

     13.Deep:这一块先不涉及。




      1. 基本:Meanshift     
  
                    Camshift     

                    TLD  (试了好多种,没有一个程序运行成功,内存消耗太大,卡顿严重)   

                    粒子滤波   (原理讲解可以深入学习一下, 贝叶斯( 链接),蒙特卡洛等基础知识非常受用,程序跑了两种效果不是太好)  
 
                    卡尔曼滤波( 链接)     

                    struck跟踪
      
      2.Baseline:   MOSSE   ( 链接)
        CSK      STC     KCF/DCF
      
      3. Color:    CN     MOCA   Staple   
      
      4. Scale:   DSST     fDSST    SAMF   SKCF   KCFDP/KCFDPT     IBCCF     

      5.Multi kernel & feature & template & task:  MKCF    CF+MT   SCT    MvCFT   MCPF

      6. Part-based:    RPAC    RPAC+   RPT   DPCF   DPT    StructCF    LGCF   DCCO  SP-KCF

      7. Long-term:      LCT   LCT+   MUSTer   CCT

      8. Response  adaptation:    CF+AT  RCF   OCT-KCF      

      9.Training set adaptation:    SRDCFdecon    ECO

     10. Bound  effect:   SRDCF    CFLB   SWCF   CF+CA  CSR-DCF     MRCT    BACF

     11.Continuous:    C-COT

     12.SVM:    SCF   LMCF

     13.Deep:这一块先不涉及。

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