基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

摘要：

近年来深度学习迅猛发展,颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路.深度学习因其具备强大的特征提取能力,在图像识别领域的成绩尤为突出.然而深度学习与视频监控领域的结合并不多,由于深度模型具有多层网络结构,算法复杂度大,训练和更新模型时比较耗时,很难满足实时性要求.回顾了深度学习的发展史,介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型,论述了基于深度学习的目标跟踪算法,指出了各算法的优缺点,最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望.

关键词：深度学习、视频跟踪、卷积神经网络、递归神经网络、自编码器

所属期刊栏目：55

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津市普通高校本科教学质量与教学改革研究计划项目171005704B

在线出版日期：2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：16-29