基于孪生网络的目标跟踪算法研究进展

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。

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

基金资助

广西自然科学基金(2022GXNSFDA035079,GuiKeAD21075030,2020GXNSFAA159109); 国家自然科学基金(61972167,62062016); 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室开放课题(K93-9-2020-04); 广西高等教育本科教学改革工程项目(2020JGB123); 广西八桂学者创新研究团队项目; 广西多源信息集成与智能处理协同创新中心项目; 广西大数据智能与应用人才小高地项目