RGB-D目标跟踪综述

作     者：欧洲 应舸 张大伟 郑忠龙 

作者机构：浙江师范大学计算机科学与技术学院 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：浙江省自然科学基金(LQ23F020010, LZ22F020010) 国家自然科学基金(62272419) 

主　　题：目标跟踪 多模态 可见光-深度特征融合 

摘      要：近年来， 随着深度学习的不断发展， 已有许多基于深度学习的RGB目标跟踪算法被提出且取得较为显著的性能， 但纯粹依靠可见光进行跟踪的算法在光照变化、背景干扰、严重遮挡等复杂场景下仍难以实现鲁棒跟踪. 为解决高难度场景下的挑战， 实现高效鲁棒的目标跟踪， 多模态目标跟踪应运而生. 本文以RGB-D目标跟踪算法为主， 详细列举了当前可见光-深度的多模态目标跟踪算法， 对各类算法的优缺点进行分析和比较; 并介绍了主流的RGB-D目标跟踪数据集， 挑战赛及其评价指标; 最后总结了RGB-D目标跟踪技术的发展趋势和挑战， 并展望其未来的发展方向: 特殊场景RGB-D数据集建设、全新RGB-D目标跟踪评估范式和有效模态融合的RGB-D模型范式.