视觉注意机制在目标跟踪中的应用综述

"黎万义, 王鹏, 乔红. 引入视觉注意机制的目标跟踪方法综述. 自动化学报, 2014, 40(4): 561−576. DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.00561" 本文是一篇关于视觉注意机制在目标跟踪中的应用的综述，主要探讨了如何利用人类视觉系统的特性来改进计算机视觉跟踪算法。作者指出，视觉跟踪在无人机、移动机器人和智能监控等领域的广泛应用，但面临目标外观变化、环境干扰等问题，需要更为鲁棒和实时的解决方案。 视觉注意是人类视觉系统的一种重要机制，它允许我们在海量视觉信息中快速筛选出关键信息，特别是在跟踪目标时，能有效指导我们关注和保持对目标的稳定追踪。因此，将这种机制引入到计算机视觉跟踪算法中，有助于提升算法的稳定性和人类认知的相似性。 文章首先介绍了视觉注意的基本理论，包括它的定义和计算模型，如基于显著性的模型和选择性注意模型。显著性模型通常用于识别图像中的突出区域，而选择性注意则更强调根据任务需求有选择地关注某些特定区域。 接着，作者深入探讨了视觉注意与跟踪之间的内在联系，解释了注意机制如何帮助解决跟踪过程中的问题，如目标漂移、遮挡和光照变化等。他们还对现有的视觉注意机制引入目标跟踪的方法进行了分类和总结，分析了各种代表性算法的工作原理和优缺点，例如结合显著性映射和卡尔曼滤波的目标跟踪方法，以及利用选择性注意策略来增强跟踪稳定性的算法。 文章进一步讨论了这些方法的特点和优势，比如通过模拟人类视觉系统，能够更好地适应环境变化，提高跟踪的抗干扰能力。同时，作者也对未来的研究方向进行了展望，可能包括更深度的学习方法、生物启发的注意力模型以及多模态信息融合等，以进一步提升目标跟踪的性能。 该综述文章为读者提供了视觉注意机制在目标跟踪领域的全面理解，对于研究人员和工程师来说，是一个宝贵的参考资料，有助于他们在设计新的跟踪算法时借鉴人类视觉的智慧。