基于深度学习的复杂场景下对象追踪算法研究

书籍简介:

对象跟踪是一个计算器视觉领域内的基本任务，该任务在自动驾驶、智能监控、人机交互以及医学成像等多种运用中具有很高的实用价值，因此大量的研究力量被投入其中。然而，在真实的对象跟踪场景中，视频目标跟踪往往会由于复杂场景条件和目标运动的随机性，目标物体经常出现光照变化、旋转、伸缩、遮挡、曝光不足、背景变化、运动的复杂性和随机性等因素，这些都会使得对象跟踪变得非常困难。虽然对象跟踪算法已经取得了丰硕的研究成果，但在理论和应用上也存在着不完善和待解决的问题。在此背景下，研究复杂场景下的对象跟踪算法在理论和应用方面都具有非常重要的意义。本书从神经网络的模型结构出发，较为系统和深入介绍了深度学习算法的发展以及在对象跟踪方面的应用。全书介绍了对象跟踪系统的基本框架，对象跟踪的基本理论和图像处理算法，并融入了作者提出的新颖算法，对现有的模型进行优化，结合真实对象跟踪场景特性，探究新的网络结构模型，从而提高基于深度学习的对象跟踪算法的性能和跟踪效率。

书籍规格:

书籍信息归属:

基于深度学习的复杂场景下对象追踪算法研究是海洋出版社于2020.6出版的中图分类号为 TP18 的主题关于 人工智能－算法－研究 的书籍。