视觉目标检测与跟踪技术综述

"基于视觉的目标检测与跟踪综述.pdf" 这篇综述文章主要探讨了基于视觉的目标检测与跟踪技术，这是图像处理、计算机视觉和模式识别等多个领域的交叉研究热点。目标检测与跟踪在视频监控、虚拟现实、人机交互以及自主导航等实际应用场景中扮演着重要角色。 首先，文章区分了两种主要的目标检测方法：基于背景建模和基于前景建模。背景建模通常用于从静态背景中提取移动目标，通过学习和更新背景模型来识别出与背景不同的物体。这种方法适用于相对稳定的环境，但对动态背景和复杂光照变化的适应性较弱。而前景建模则更关注于目标本身特征的提取和匹配，如边缘、颜色、纹理等，这种方法对于目标的形状和运动特性更为敏感。 接着，文章介绍了目标跟踪方法的两大类别：生成式和判别式。生成式方法侧重于建立目标模型并预测其在下一帧中的位置，常采用统计表观建模，例如卡尔曼滤波、高斯混合模型等。这类方法通常对初始定位要求较高，但在目标外观变化大的情况下可能表现不稳定。判别式方法则是通过训练分类器来区分目标与背景，如支持向量机、深度神经网络等，它们在处理复杂环境和多目标跟踪时表现出色，但可能面临训练数据不足或过拟合的问题。 文章对各种典型算法进行了优缺点分析，并在标准数据集上进行了性能对比。这些算法包括传统方法如Adaboost、CamShift，以及近年来流行的深度学习方法如YOLO、Faster R-CNN、SSD等。作者指出，尽管现代算法在准确性和实时性上有了显著提升，但仍存在如遮挡处理、目标重识别、鲁棒性等方面的挑战。 最后，作者总结了该领域的一些关键难点，如如何有效地处理大规模类别、如何处理光照变化和遮挡、如何提高跟踪算法的鲁棒性和适应性等。并对未来的趋势进行了展望，认为深度学习、多模态信息融合以及增强学习等技术有望推动目标检测与跟踪技术的进一步发展。 关键词：计算机视觉，目标检测，目标跟踪，背景建模，表观建模 引用格式：尹宏鹏，陈波，柴毅，刘兆栋.基于视觉的目标检测与跟踪综述.自动化学报,2016,42(10):1466−1489。DOI: 10.16383/j.aas.2016.c150823 这篇综述深入浅出地阐述了目标检测与跟踪的基本原理、主要方法和当前的研究进展，为相关领域的研究人员提供了有价值的参考。