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摘要
遮挡问题是导致目标跟踪任务失败的重要因素，如何提升算法抗遮挡性能是跟踪领域的研究热点。本文首先剖析了遮挡易导致跟踪失败的原因，论述了构建强判别性的鲁棒目标模型对提高跟踪算法抗遮挡性能的重要意义，分析了抗遮挡目标模型的构建方案。而后基于抗遮挡目标模型利用信息的类型，将代表性目标跟踪算法分为基于有效特征信息、状态估计信息、稳定时空信息的目标跟踪算法，分析了特征的场景适应性，阐述了卡尔曼滤波、粒子滤波的原理，详尽分析了基于卡尔曼滤波、粒子滤波、局部空间信息、时间上下文信息、时空上下文信息目标跟踪算法的抗遮挡思路方案、适用遮挡场景、优缺点及改进方案。最后通过性能比较，对目标模型构建方案抗遮挡的有效性提出了思考与分析，并指出了学习语义信息轻量化网络设计、场景上下文预测、仿生视觉机理的应用发展方向。
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