文献类型：期刊文章

作　　者：陈云芳[1] 吴懿[1] 张伟[1]

CHEN Yunfang;WU Yi;ZHANG Wei(School of Computer Science,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210023,China)

机构地区：[1]南京邮电大学计算机学院

出　　处：《计算机工程与应用》

年　　份：2020

卷　　号：56

期　　号：6

起止页码：10-18

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来相关滤波和深度学习理论快速发展,在目标跟踪中得到广泛应用,但在精度或者速度方面存在问题,基于孪生网络结构的方法能够在精度和速度之间取得平衡,逐渐成为了目标跟踪的主流方法。介绍了目标跟踪技术的基本概念,分析相关滤波等传统方法的发展及其存在的不足。着重阐述孪生网络的结构和基于孪生网络结构的跟踪算法的设计原理及其最新进展,并对比相关方法的性能。针对现有基于孪生网络结构的跟踪方法的不足,展望未来的发展趋势。

关 键 词：目标跟踪 孪生网络  深度学习  

分 类 号：TP391]