3.2.3目標(biāo)跟蹤
圖3-6所示為目標(biāo)跟蹤示意圖。
目標(biāo)跟蹤,是指在特定場景跟蹤某一個或多個特定感興趣對象的過程。傳統(tǒng)的應(yīng)用就是視頻和真實(shí)世界的交互,在檢測到初始對象之后進(jìn)行觀察?,F(xiàn)在,目標(biāo)跟蹤在計(jì)算機(jī)輔助駕駛領(lǐng)域也很重要,如Uber和特斯拉等公司的無人駕駛技術(shù)。
根據(jù)觀察模型,目標(biāo)跟蹤算法可分為兩類:生成算法和判別算法。
(1)生成算法使用生成模型來描述表觀特征,并將重建誤差最小化來搜索目標(biāo),如主成分分析算法(PCA)。
(2)判別算法用來區(qū)分物體和背景,其性能更穩(wěn)健,并逐漸成為跟蹤對象的主要手段(判別算法也稱為Tracking-by-Detection,深度學(xué)習(xí)也屬于這一范疇)。
圖3-6目標(biāo)跟蹤
為了通過檢測實(shí)現(xiàn)跟蹤,我們檢測所有幀的候選對象,并使用深度學(xué)習(xí)從候選對象中識別想要的對象。有兩種可以使用的基本網(wǎng)絡(luò)模型:堆疊自動編碼器(SAE)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。
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