3.2.3目标跟踪
图3-6所示为目标跟踪示意图。
目标跟踪,是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。传统的应用就是视频和真实世界的交互,在检测到初始对象之后进行观察。现在,目标跟踪在计算机辅助驾驶领域也很重要,如Uber和特斯拉等公司的无人驾驶技术。
根据观察模型,目标跟踪算法可分为两类:生成算法和判别算法。
(1)生成算法使用生成模型来描述表观特征,并将重建误差最小化来搜索目标,如主成分分析算法(PCA)。
(2)判别算法用来区分物体和背景,其性能更稳健,并逐渐成为跟踪对象的主要手段(判别算法也称为Tracking-by-Detection,深度学习也属于这一范畴)。
图3-6目标跟踪
为了通过检测实现跟踪,我们检测所有帧的候选对象,并使用深度学习从候选对象中识别想要的对象。有两种可以使用的基本网络模型:堆叠自动编码器(SAE)和卷积神经网络(CNN)。
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