基于深度学习的目标跟踪技术的研究综述

深度学习技术在计算机视觉领域的应用日趋广泛,基于深度学习的目标跟踪技术是当前计算机视觉领域的一项重要研究课题。文章首先对国内外目标跟踪技术的发展历程进行了回顾和梳理,详细介绍并对比了部分典型的基于深度学习的目标跟踪方法;然后介绍了几种目标跟踪领域的典型数据集;最后对基于深度学习的目标跟踪技术的研究进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。     

基于差分卷积的自适应视线估计

文章提出了一种基于差分卷积神经网络的自适应视线估计模型。在模型中,融入头部姿态信息,利用差分卷积设计了一种差分网络(Differential Network,DNet),通过训练该网络来预测眼睛的凝视差异,用以校准初步视线估计结果,进而降低视线估计误差。通过在公开数据集Eyediap上进行验证,并与其他性能良好的视线估计模型进行比较,结果均表明所提出的视线估计模型在头部自由运动的状态下可以更准确地估计视线方向。