RGB-T目标跟踪综述  

A survey of RGB-T object tracking

作　　者：丁正彤 徐磊 张研 李飘扬 李阳阳 罗斌[1] 涂铮铮[1] DING Zhengtong;XU Lei;ZHANG Yan;LI Piaoyang;LI Yangyang;LUO Bin;TU Zhengzheng(School of Computer Science and Technology,Anhui University,Hefei 230601)

机构地区：[1]安徽大学计算机科学与技术学院

出　　处：《南京信息工程大学学报（自然科学版）》2019年第6期690-697,共8页Journal of Nanjing University of Information Science & Technology（Natural Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金(61602006)

摘　　要：RGB-T目标跟踪是基于RGB目标跟踪问题发展而来的.为了提高复杂环境下的目标跟踪性能,学者们提出结合可见光和热红外的信息来克服单一成像受限的问题.本文首先介绍了RGB-T目标跟踪的研究背景,并指出该任务所面临的挑战,然后归纳并介绍了目前已有的RGB-T目标跟踪的几类方法,包括传统方法和深度学习方法.最后,本文对现有的RGB-T数据集、评价指标进行了分析和对比,并指出RGB-T跟踪中值得研究的方面.RGB-Thermal object tracking has developed due to its strongly complementary benefits of thermal information to visible data.In this paper,we introduce the research background of RGB-T object tracking and the challenges in this task;then summarize and introduce the existing methods of RGB-T object tracking,including traditional methods and deep learning methods.Finally,we analyze and compare the existing RGB-T datasets and evaluation criteria,and point out the aspects worthy of study in RGB-T object tracking.

关 键 词：可见光-热红外 多模态 目标跟踪 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]