自动目标识别与跟踪技术进展与未来趋势探讨

本文是一篇关于自动目标识别与跟踪技术的综述，发表于2005年，由余&静和游志胜两位作者在四川大学图形图像研究所完成。论文针对复杂背景下的扩展目标识别与跟踪这一难题进行了深入探讨。首先，作者概述了当前目标自动识别系统广泛应用的算法，并对这些算法进行了分类和详细叙述，强调了它们在面对目标旋转、尺度变化和平移不变性等问题时的表现。 在目标识别方面，文中着重讨论了如何通过提取具有旋转不变性、尺度不变性和位置不变性的特征，以实现对目标的有效识别。这些特征包括但不限于霍夫变换、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等，它们在提高识别准确性和鲁棒性上起到了关键作用。 接着，论文转向了目标跟踪算法的研究，介绍了如卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法以及基于模板匹配的方法，这些方法在连续追踪目标动态过程中的应用和优化策略。作者特别关注了在多目标跟踪和非线性运动模型情况下的跟踪问题，以及如何结合传感器信息和环境建模来提升跟踪性能。 最后，文章对未来自动目标识别与跟踪技术的研究方向进行了展望。随着信息战在现代战争中的重要性日益凸显，对于实时、高效的目标识别和跟踪技术的需求也在不断提高。文中提及了红外热成像、微光夜视、电视摄像、微波和激光雷达等技术的发展，这些技术的进步为提高战场感知能力提供了可能，但同时也提出了新的挑战，如复杂环境下的目标检测与区分、数据融合与处理效率的提升等。 这篇综述论文深入剖析了自动目标识别与跟踪技术的现状，探讨了关键技术，并预见了未来的研究趋势，对于从事该领域研究的人员以及军事科技发展具有重要的参考价值。