深度学习在视频目标跟踪中的应用进展与展望

摘要：

视频目标跟踪是计算机视觉的重要研究课题，在视频监控、机器人、人机交互等方面具有广泛应用。大数据时代的到来及深度学习方法的出现，为视频目标跟踪的研究提供了新的契机。本文首先阐述了视频目标跟踪的基本研究框架。对新时期视频目标跟踪研究的特点与趋势进行了分析，介绍了国际上新兴的数据平台、评测方法。重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法，包括堆叠自编码器、卷积神经网络等在视频目标跟踪中的最新具体应用情况并进行了深入分析与总结。最后对深度学习方法在视频目标跟踪中的未来应用与发展方向进行了展望。

关键词：目标跟踪、视频分析、在线学习、深度学习、大数据

所属期刊栏目：42

分类号：TP3;TP1

资助基金：国家自然科学基金61572138;上海市科技创新行动计划项目15511104402资助Supported by National Natural Science Foundation of China61572138;Science and Technology Commission of Shanghai Municipality15511104402

在线出版日期：2016-07-21（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：834-847