单目标跟踪算法的研究与分析

单目标跟踪单目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是在给定一段视频序列中，跟踪并持续追踪一个指定的目标。

单目标跟踪在实际应用中具有广泛的应用，例如视频监控、智能交通系统等。

单目标跟踪的过程可以分为目标检测和目标跟踪两个阶段。

目标检测是在视频帧中定位目标的位置，通常使用深度学习模型进行目标检测，如YOLO、Faster R-CNN等。

目标跟踪则是在目标检测的基础上，通过跟踪算法实时追踪目标的位置。

目标跟踪算法可以分为基于外观模型和基于运动模型两种类型。

基于外观模型的跟踪算法主要是通过对目标的外观特征进行建模，例如颜色、纹理等，来实现对目标的跟踪。

常用的算法有卡尔曼滤波、粒子滤波、均值漂移等。

基于运动模型的跟踪算法则是通过对目标的运动进行建模，例如运动的速度、加速度等，来实现对目标的跟踪。

常用的算法有光流、导向滤波等。

在目标跟踪中，常常会面临一些挑战，如遮挡、光照变化、目标的形变等。

为了应对这些挑战，研究者提出了各种改进的跟踪算法。

例如，为了应对遮挡问题，可以将目标分为多个部分进行跟踪，或者引入深度信息进行跟踪。

为了应对光照变化问题，可以采用自适应的外观模型，或者使用光照不变特征进行跟踪。

为了应对目标的形变问题，可以通过引入先验知识进行跟踪。

随着深度学习的快速发展，许多研究者开始将深度学习应用于目标跟踪中。

使用卷积神经网络进行目标跟踪可以提取更有代表性的特征，从而提高跟踪的准确性。

目前，基于深度学习的目标跟踪算法已经取得了显著的进展，并在多个基准数据集上取得了领先的结果。

总之，单目标跟踪是一项具有挑战性的任务，但也是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。

通过不断改进算法，提高跟踪的准确性和鲁棒性，单目标跟踪在实际应用中的价值将会更加凸显。

《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪作为计算机视觉领域中的一项关键技术，近年来在安防、无人驾驶、医疗影像处理等领域得到了广泛的应用。

其目的是通过一系列的图像处理和计算方法，实时准确地检测并跟踪特定目标。

本文将对当前主流的目标跟踪算法进行全面而详细的综述。

二、目标跟踪算法的发展历程早期的目标跟踪算法主要是基于滤波的跟踪算法，如均值漂移法等。

这些算法简单易行，但难以应对复杂多变的场景。

随着计算机技术的进步，基于特征匹配的跟踪算法逐渐兴起，如光流法、特征点匹配法等。

这些算法通过提取目标的特征信息，进行特征匹配以实现跟踪。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标跟踪算法成为了研究热点。

三、目标跟踪算法的主要分类与原理1. 基于滤波的跟踪算法：该类算法主要利用目标在连续帧之间的运动信息进行跟踪。

常见的算法如均值漂移法，通过计算当前帧与模板之间的差异来寻找目标位置。

2. 基于特征匹配的跟踪算法：该类算法通过提取目标的特征信息，在连续帧之间进行特征匹配以实现跟踪。

如光流法，根据相邻帧之间像素运动的光流信息来计算目标的运动轨迹。

3. 基于深度学习的跟踪算法：该类算法利用深度学习技术，通过大量的训练数据学习目标的特征信息，以实现准确的跟踪。

常见的算法如基于孪生网络的跟踪算法，通过学习目标与背景的差异来区分目标。

四、主流目标跟踪算法的优缺点分析1. 优点：基于深度学习的目标跟踪算法能够学习到目标的复杂特征信息，具有较高的准确性和鲁棒性。

同时，随着深度学习技术的发展，该类算法的跟踪性能不断提升。

2. 缺点：深度学习算法需要大量的训练数据和计算资源，且在实时性方面存在一定的挑战。

此外，当目标与背景相似度较高时，容易出现误跟或丢失的情况。

五、目标跟踪算法的应用领域及前景目标跟踪技术在安防、无人驾驶、医疗影像处理等领域具有广泛的应用前景。

例如，在安防领域，可以通过目标跟踪技术实现对可疑目标的实时监控；在无人驾驶领域，可以通过目标跟踪技术实现车辆的自主导航和避障；在医疗影像处理领域，可以通过目标跟踪技术实现对病灶的实时监测和诊断。

目标跟踪论文目标跟踪是计算机视觉中的重要研究领域，其目标是自动跟踪视频中的移动目标。

目标跟踪在许多应用中都有着广泛的应用，如视频监控、交通流量分析以及自动驾驶等。

目标跟踪算法的研究可以追溯到几十年前，但由于计算机技术的限制和算法的复杂性，直到最近才取得了显著的进展。

近年来，深度学习技术的快速发展使得目标跟踪算法的性能大幅提升。

深度学习可以有效地从视频数据中学习目标的特征表示，从而提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

目标跟踪可以分为两种类型：单目标跟踪和多目标跟踪。

单目标跟踪是指跟踪视频中的一个移动目标，多目标跟踪是指跟踪视频中同时出现的多个目标。

对于单目标跟踪，常用的方法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。

基于特征的方法主要使用手工设计的特征来表示目标，然后使用各种机器学习算法进行目标跟踪。

基于深度学习的方法则使用卷积神经网络（CNN）来提取目标的特征表示，然后使用循环神经网络（RNN）或其他神经网络来进行目标跟踪。

对于多目标跟踪，一般需要解决目标交叉、目标遮挡等问题，常用的方法包括多目标追踪和多目标检测相结合的方法。

目标跟踪的评估指标主要包括准确率、鲁棒性和实时性。

准确率是指目标跟踪算法的跟踪结果与真实目标位置的重合度，常用的评价指标包括重叠率和中心误差。

鲁棒性是指目标跟踪算法对于光照变化、遮挡、尺度变化等因素的敏感性，一般使用鲁棒性曲线来评估算法的性能。

实时性是指目标跟踪算法使用的计算资源，包括算法的运行时间和内存消耗。

目标跟踪的应用主要包括视频监控、交通监控、自动驾驶、动作识别等。

在视频监控中，目标跟踪可以用于跟踪可疑行为、追踪逃犯等；在交通监控中，目标跟踪可以用于车辆计数、交通流量分析等；在自动驾驶中，目标跟踪可以用于检测和跟踪其他车辆、行人等；在动作识别中，目标跟踪可以用于跟踪人体关节点、识别人体动作等。

总之，目标跟踪是计算机视觉中的重要研究领域，深度学习技术的发展为目标跟踪算法的性能提供了巨大的推动力。

目标跟踪算法综述目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要任务，它的目标是在视频中准确地跟踪一个或多个特定的目标。

目标跟踪技术在各个领域都有广泛的应用，比如视频监控、自动驾驶、智能交通系统等。

随着计算机性能的提高和人工智能的发展，目标跟踪算法也在不断地得到改进和创新。

本文将对目标跟踪算法的发展进行综述。

目标跟踪算法主要分为传统的基于模型的方法和基于深度学习的方法。

传统的基于模型的方法主要包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。

这些方法首先通过对目标进行建模，然后通过观察视频序列中的目标状态来更新模型，从而实现跟踪。

由于这些方法对目标的形状、运动等进行了建模，因此在目标快速运动、形变、遮挡等情况下表现较好。

但是，这些方法对于复杂的场景以及目标外观的变化较为敏感。

近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标跟踪算法也取得了显著的进展。

深度学习通过神经网络模型对目标进行建模，并使用大量标注数据进行训练。

这种方法通过深度学习网络从图像中提取特征，并根据提取的特征进行目标检测和跟踪。

深度学习方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，在复杂的场景下表现优秀。

然而，由于深度学习方法需要大量的训练数据和计算资源，其运行速度较慢。

基于深度学习的目标跟踪算法主要包括基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。

基于CNN 的方法通过在网络中使用卷积层和池化层，对目标进行特征提取和表示。

这些方法一般将目标跟踪问题视为图像分类或目标检测问题，通过对目标进行分类或定位来实现目标跟踪。

基于RNN的方法则通过对时间序列数据进行建模，利用循环神经网络对目标进行跟踪。

这些方法一般采用LSTM或GRU等循环神经网络结构来对目标状态进行建模，并通过时间序列数据来更新模型。

除了基于模型和深度学习的方法，还有一些其他的目标跟踪算法，例如基于边界框的方法、基于稀疏表示的方法、基于流场的方法等。

这些方法各有特点，在不同的场景和需求下有着不同的应用。

目标跟踪算法的有效性和稳定性研究目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要研究内容，其主要任务是在视频序列中准确地跟踪目标对象，并实时更新目标位置和外观信息。

目标跟踪算法的有效性和稳定性直接关系到实际应用的成功与否，因此引起了广泛的关注和研究。

目标跟踪算法的有效性主要指算法在实际场景中的准确度和精度。

传统的目标跟踪算法主要基于特征点、颜色或纹理等属性进行目标的匹配和跟踪，这些算法在简单场景下表现良好，但在复杂场景下容易造成目标丢失或漂移的问题。

为了提高目标跟踪算法的有效性，近年来研究者们提出了许多新的方法。

首先，深度学习方法的引入极大地提高了目标跟踪算法的有效性。

深度学习方法通过学习大量的训练数据，能够提取更具语义信息的特征，从而提高目标跟踪的准确度。

例如，基于卷积神经网络的目标跟踪算法可以通过在网络中融入目标定位任务来进行监督学习，从而实现高效准确的目标跟踪。

其次，多目标跟踪算法的提出进一步提高了目标跟踪算法的有效性。

在复杂场景下，单目标跟踪容易受到背景干扰或其他目标的干扰，导致目标丢失。

而多目标跟踪算法不仅可以同时跟踪多个目标，还可以利用多个目标之间的相关性来提高跟踪的准确度。

例如，基于马尔可夫随机场的多目标跟踪算法可以通过建模目标之间的空间和时间关系，来实现更稳定和准确的目标跟踪。

目标跟踪算法的稳定性主要指算法在长时间运行或在复杂场景下的稳定程度。

目标跟踪算法需要在运行过程中能够自适应地应对目标外观变化、光照变化、目标遮挡等问题，并保持较高的跟踪质量。

为了提高目标跟踪算法的稳定性，研究者们也提出了一系列新的方法。

一种常见的方法是引入目标模型更新机制，通过实时更新目标模型来适应目标的外观变化。

例如，在线学习方法可以通过不断积累新的样本数据来更新目标模型，从而提高算法的稳定性。

另外，一些算法也可以通过建模目标的外观和运动模型，来估计目标的未来位置，从而在目标丢失时能够进行预测和重新跟踪。

此外，融合多个传感器或多种特征的方法也可以提高目标跟踪算法的稳定性。

基于多层特征嵌入的单目标跟踪算法1. 内容描述基于多层特征嵌入的单目标跟踪算法是一种在计算机视觉领域中广泛应用的跟踪技术。

该算法的核心思想是通过多层特征嵌入来提取目标物体的特征表示，并利用这些特征表示进行目标跟踪。

该算法首先通过预处理步骤对输入图像进行降维和增强，然后将降维后的图像输入到神经网络中，得到不同层次的特征图。

通过对这些特征图进行池化操作，得到一个低维度的特征向量。

将这个特征向量输入到跟踪器中，以实现对目标物体的实时跟踪。

为了提高单目标跟踪算法的性能，本研究提出了一种基于多层特征嵌入的方法。

该方法首先引入了一个自适应的学习率策略，使得神经网络能够根据当前训练状态自动调整学习率。

通过引入注意力机制，使得神经网络能够更加关注重要的特征信息。

为了进一步提高跟踪器的鲁棒性，本研究还采用了一种多目标融合的方法，将多个跟踪器的结果进行加权融合，从而得到更加准确的目标位置估计。

通过实验验证，本研究提出的方法在多种数据集上均取得了显著的性能提升，证明了其在单目标跟踪领域的有效性和可行性。

1.1 研究背景随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，目标跟踪在许多领域(如安防、智能监控、自动驾驶等)中发挥着越来越重要的作用。

单目标跟踪(MOT)算法是一种广泛应用于视频分析领域的技术，它能够实时跟踪视频序列中的单个目标物体，并将其位置信息与相邻帧进行比较，以估计目标的运动轨迹。

传统的单目标跟踪算法在处理复杂场景、遮挡、运动模糊等问题时表现出较差的鲁棒性。

为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进的单目标跟踪算法，如基于卡尔曼滤波的目标跟踪、基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪以及基于深度学习的目标跟踪等。

这些方法在一定程度上提高了单目标跟踪的性能，但仍然存在一些局限性，如对多目标跟踪的支持不足、对非平稳运动的适应性差等。

开发一种既能有效跟踪单个目标物体，又能应对多种挑战的单目标跟踪算法具有重要的理论和实际意义。

1.2 研究目的本研究旨在设计一种基于多层特征嵌入的单目标跟踪算法，以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。

雷达导航系统中的目标跟踪算法研究随着雷达技术的快速发展，雷达导航系统在军事、民用以及交通领域等方面的应用越来越广泛。

目标跟踪算法作为雷达导航系统中的核心环节，对系统的性能和可靠性起着至关重要的作用。

本文将对雷达导航系统中的目标跟踪算法进行研究，旨在提出一种高效准确的目标跟踪算法，以满足系统在复杂环境中的要求。

目标跟踪在雷达导航系统中的作用非常重要，主要用于实时检测目标物体的位置、速度和运动轨迹，从而及时进行安全预警和避障控制。

在常见的雷达导航系统中，目标跟踪算法主要包括单目标和多目标两种情况。

针对单目标情况，常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法以及粒子滤波算法。

针对多目标情况，常用的目标跟踪算法包括多普勒跟踪算法、多假设跟踪算法和级联跟踪算法。

在单目标目标跟踪算法中，卡尔曼滤波算法是最为经典的方法之一。

它基于随机变量的贝叶斯滤波理论，通过对目标物体的状态进行预测和修正，并利用系统的观测信息进行更新，实现对目标位置和速度的准确估计。

扩展卡尔曼滤波算法在卡尔曼滤波算法的基础上考虑了非线性问题，其鲁棒性和准确性更高，但计算复杂度也更高。

粒子滤波算法则借助一系列离散的粒子来表示目标的状态空间，通过重采样和权重更新等操作，实现对目标轨迹的估计。

这些算法在目标跟踪中都有着很好的效果，但也存在着一定的局限性，如对目标速度突变和噪声扰动的敏感性较高。

在多目标跟踪算法中，多普勒跟踪算法是非常常用的方法之一。

它通过测量目标物体的多普勒频移来实现对目标速度的估计，进而实现目标位置和轨迹的估计。

多假设跟踪算法则通过对多个可能的目标位置进行假设，并根据观测信息的置信度对假设进行验证和更新，从而实现对多目标的跟踪。

级联跟踪算法将多目标跟踪问题分解为多个单目标跟踪问题，通过级联关系的建立和更新，实现对多目标的跟踪和估计。

这些算法对于复杂背景下的多目标跟踪具有很好的效果，但也存在着对目标数目和目标运动模型的限制。

《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等众多领域。

随着深度学习技术的发展，目标跟踪算法取得了显著的进步。

本文旨在全面综述目标跟踪算法的研究现状、主要方法和挑战，以期为相关研究提供参考。

二、目标跟踪算法的研究现状目标跟踪算法的发展历程可以追溯到上世纪中期，经历了从传统方法到深度学习方法的发展。

传统方法主要依赖于特征提取和匹配，而深度学习方法则通过学习大量数据来提高跟踪性能。

近年来，随着深度学习的广泛应用，基于深度学习的目标跟踪算法成为了研究热点。

三、主要目标跟踪算法1. 基于特征的方法基于特征的方法是早期目标跟踪的主要方法。

该方法首先提取目标对象的特征，然后在视频帧中搜索与该特征相似的区域。

常见的特征包括颜色、纹理、边缘等。

然而，这种方法对于复杂场景和动态背景的适应性较差。

2. 基于模型的方法基于模型的方法通过建立目标的模型来进行跟踪。

该方法首先从视频帧中提取目标对象，然后使用模型对目标进行描述和预测。

常见的模型包括模板匹配、支持向量机等。

这种方法对于模型的准确性和泛化能力要求较高。

3. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法是近年来目标跟踪算法的研究热点。

该方法通过学习大量数据来提取目标的特征和模型，从而提高跟踪性能。

常见的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

深度学习方法对于复杂场景和动态背景的适应性较强，但需要大量的训练数据和计算资源。

四、主要挑战与解决方法1. 目标形变与遮挡目标形变和遮挡是目标跟踪中的主要挑战之一。

为了解决这一问题，研究者们提出了各种方法，如使用更复杂的模型来描述目标、引入遮挡检测机制等。

此外，基于深度学习的方法也可以通过学习目标的形态变化和遮挡情况来提高跟踪性能。

2. 背景干扰与噪声背景干扰和噪声会影响目标的准确跟踪。

为了解决这一问题，研究者们提出了使用更鲁棒的特征提取方法和背景抑制技术。

《目标跟踪算法综述》篇一一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于视频监控、智能驾驶、人机交互等众多领域。

随着深度学习技术的发展，目标跟踪算法的性能得到了显著提升。

本文将对目标跟踪算法进行综述，包括其发展历程、基本原理、现有方法及优缺点，以及未来的研究方向。

二、目标跟踪算法的发展历程目标跟踪算法的发展历程大致可以分为三个阶段：基于特征的跟踪、基于模型的方法和基于学习的跟踪。

早期基于特征的跟踪主要依靠提取目标的特征进行匹配和跟踪；基于模型的方法则是根据目标的外观、运动等特征建立模型进行跟踪；随着深度学习技术的发展，基于学习的跟踪算法成为主流，利用大量的训练数据学习目标的特征，实现高精度的跟踪。

三、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理是通过提取目标的特征，在连续的图像帧中寻找目标的位置。

具体而言，算法首先在初始帧中提取目标的特征，然后在后续帧中根据一定的策略寻找与该特征相似的区域，从而实现目标的跟踪。

四、现有目标跟踪算法的分类与介绍1. 基于特征的跟踪算法：该类算法主要依靠提取目标的特征进行匹配和跟踪，如SIFT、SURF等。

这些算法在光照变化、尺度变化等场景下具有一定的鲁棒性。

2. 基于模型的方法：该方法根据目标的外观、运动等特征建立模型进行跟踪，如支持向量机(SVM)、随机森林等。

这类方法对于动态背景和部分遮挡等情况具有一定的适应性。

3. 基于学习的跟踪算法：随着深度学习技术的发展，基于学习的跟踪算法成为主流。

该类算法利用大量的训练数据学习目标的特征，实现高精度的跟踪。

典型的算法包括基于孪生网络的Siamese跟踪器和基于区域的目标跟踪方法等。

这些方法在精度和鲁棒性方面都取得了显著的提升。

五、目标跟踪算法的优缺点分析各类目标跟踪算法具有各自的优缺点：基于特征的跟踪算法在计算效率和准确性之间取得平衡；基于模型的方法对于复杂场景的适应性较强；基于学习的跟踪算法在处理复杂背景和遮挡等情况下表现出较高的鲁棒性。

目标跟踪的研究背景意义方法及现状
目标跟踪技术的研究现状比较成熟，已经有了许多经典的算法和方法，如基于卡尔曼滤波的目标跟踪、基于粒子滤波的目标跟踪、基于神经网络的目标跟踪等。

但是，目标跟踪技术还面临着一些挑战和问题，如目标遮挡、光照变化、背景干扰等，这些问题需要进一步的研究和解决。

同时，随着计算机硬件和软件的不断提升，目标跟踪技术也在不断地发展和完善，未来将会有更多的新方法和算法出现，为目标跟踪技术的应用提供更加强大的支持。

2.2 研究面临的难题
目标跟踪的主要方法
3.1 基于检测的方法
3.2 基于识别的方法
基于识别的方法是通过研究目标的特征，如颜色、纹理、形状等，来进行跟踪。

这种方法可以通过对目标的特征进行建模，来实现对目标的跟踪。

常用的识别算法包括支持向量机、神经网络等。

这些算法可以根据目标的特征来进行跟踪，具有很好的鲁棒性和准确性。

但是，由于目标的特征在不同的场景下可能会发生变化，这些算法也需要不断地进行优化和更新。

目标跟踪是视觉领域研究的热点问题，随着计算机技术的发展而得到迅猛的发展。

上世纪80年代HomBK等人提出了光流法，目标跟踪研究才真正意义上步入了动态图像序列的研究领域。

然而，光流法对于现阶段的计算机处理速度提出了极大的挑战，在实际应用领域很难满足实时性的要求。

此外，视
频序列存在的噪声会对光流法跟踪产生极大的干扰，因此光流法现阶段很难应用到实际场合。

计算机视觉中目标跟踪算法的效果评估与实用性研究摘要：目标跟踪在计算机视觉领域中具有广泛的应用价值，但该领域还存在许多挑战，例如光照变化、目标遮挡、尺度变化等。

本文通过评估不同的目标跟踪算法的效果，并研究其实用性，旨在寻找高效且适用于不同应用场景的目标跟踪算法。

1. 引言目标跟踪是计算机视觉中的核心课题之一，它的应用范围广泛，如监控系统、交通管理、智能驾驶等，对于提高人们的生活质量和促进社会发展具有重要意义。

然而，目标跟踪算法的效果和实用性是该领域研究的重要方向之一。

本文将对目标跟踪算法的效果进行评估，并研究其实用性，以期为目标跟踪算法的研究和应用提供参考。

2. 目标跟踪算法的效果评估目标跟踪算法的效果评估是评判算法优劣的重要手段之一。

常用的评价指标包括准确度、鲁棒性、实时性等。

其中，准确度是指算法跟踪结果与真实标注结果的相似程度。

鲁棒性是指算法在面对目标变化、光照变化、遮挡等复杂场景时的性能表现。

实时性是指算法在处理速度上的表现，要求算法能够实时跟踪目标，以满足实际应用的需求。

3. 目标跟踪算法的实用性研究目标跟踪算法的实用性研究是指算法在实际应用中的可行性和可靠性的研究。

实用性研究需要考虑算法的复杂度、可扩展性、适应性等因素。

复杂度是指算法的计算复杂度和内存占用情况，要求算法能够在有限的计算资源下达到较好的跟踪效果。

可扩展性是指算法在不同场景和目标上的适应性，要求算法能够适应不同尺度、形状、速度的目标。

适应性是指算法在面对目标遮挡、光照变化等挑战时的应对能力，要求算法能够实时、准确地跟踪目标。

4. 目标跟踪算法效果评估与实用性研究的方法为了评估目标跟踪算法的效果和研究其实用性，我们将采用以下方法：首先，收集不同领域的目标跟踪算法，并对其进行实现和调试。

然后，选择一些具有代表性的目标跟踪数据集，包括视觉目标跟踪挑战赛（VOT）的数据集和视觉目标跟踪数据集（OTB）等，以对算法的效果进行评估。

评估指标包括准确度、鲁棒性、实时性等。

基于深度学习的目标追踪与跟踪研究摘要：目标追踪与跟踪在计算机视觉领域中扮演着重要的角色。

随着深度学习的快速发展，基于深度学习的目标追踪与跟踪方法越来越受到关注。

本文将探讨基于深度学习的目标追踪与跟踪方法的发展和应用，分析其优势和挑战，并讨论未来的研究方向。

1. 引言目标追踪与跟踪是计算机视觉领域中的重要任务，广泛应用于视频监控、自动驾驶、机器人等领域。

传统的目标追踪与跟踪方法在处理复杂场景和长时间跟踪上存在一定的局限性。

随着深度学习的快速发展，基于深度学习的目标追踪与跟踪方法逐渐成为研究的热点。

2. 基于深度学习的目标追踪方法基于深度学习的目标追踪方法可以分为两大类：基于单帧图像的目标追踪和基于视频序列的目标跟踪。

2.1 基于单帧图像的目标追踪基于单帧图像的目标追踪方法利用深度学习模型从当前帧图像中提取目标的特征，然后与目标模型进行匹配，通过目标模板的更新和搜索来实现目标的追踪。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

这些方法能够在复杂场景下实现目标的准确追踪，但对于目标的快速运动和遮挡情况还存在一定的挑战。

2.2 基于视频序列的目标跟踪基于视频序列的目标跟踪方法通过学习目标在时间上的运动模式来实现目标的跟踪。

这类方法能够利用目标在相邻帧之间的相关性，更准确地预测目标的位置。

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。

基于视频序列的目标跟踪方法能够更好地应对目标的运动和遮挡情况，但对于目标的长时间跟踪还存在一定的挑战。

3. 基于深度学习的目标追踪与跟踪的优势和挑战基于深度学习的目标追踪与跟踪方法相比传统方法具有以下优势：首先，深度学习模型能够自动学习目标的特征表示，免去了手工特征设计的过程，大大提高了目标追踪和跟踪的准确性和鲁棒性。

其次，深度学习模型能够从大规模数据中进行训练，能够学习到更加丰富和泛化的特征表示，使得目标追踪和跟踪在复杂场景下更加稳定和可靠。

数字图像处理中的目标跟踪算法研究一、引言数字图像处理是指将数字化后的图像进行处理、分析和识别，提取有用的信息，用于实现各种应用的技术。

目标跟踪是数字图像处理领域的一个重要研究方向，它是指在视频序列中，通过运动检测和目标识别技术，对感兴趣目标进行跟踪的过程。

目标跟踪技术在视频监控、自主导航、虚拟现实等领域都有广泛的应用。

本文主要介绍数字图像处理中的目标跟踪算法研究。

二、目标跟踪算法分类目标跟踪算法可以分为：基于模型的跟踪算法、基于特征点的跟踪算法、基于流场的跟踪算法、基于学习的跟踪算法和半监督跟踪算法等多种类型。

1. 基于模型的跟踪算法基于模型的跟踪算法是指通过对运动目标建模，从而实现目标的跟踪。

常用的模型包括卡尔曼滤波模型、粒子滤波模型和投影模型等。

卡尔曼滤波模型是一种基于状态空间的线性动态系统模型，通过对观察的数据进行状态估计，从而实现目标跟踪。

粒子滤波模型是基于蒙特卡罗方法的一种目标跟踪算法，通过不断生成目标的粒子，从而实现目标的跟踪。

投影模型是一种基于图像特征的模型，通过将目标在前一帧中的位置进行投影，从而实现目标的跟踪。

2. 基于特征点的跟踪算法基于特征点的跟踪算法是指通过对运动目标中的特征点进行匹配，从而实现目标的跟踪。

常用的特征点包括边缘、角点和斑点等。

通过对目标中的特征点进行提取和匹配，可以实现目标的跟踪。

这种算法具有较强的鲁棒性，可以应对背景干扰等问题。

3. 基于流场的跟踪算法基于流场的跟踪算法是指通过流场分析和运动估计，从而实现目标的跟踪。

常用的方法包括光流法、Lucas-Kanade算法和密集光流算法等。

通过对图像中的像素进行运动估计，从而实现目标的跟踪。

这种算法具有较好的精度和鲁棒性，但对计算要求较高。

4. 基于学习的跟踪算法基于学习的跟踪算法是指通过机器学习算法对目标进行训练，从而实现目标的跟踪。

常用的方法包括Boosting、SVM和神经网络等。

通过对多帧图像进行训练，从而实现目标的跟踪。

目标跟踪的研究背景意义方法及现状1目标跟踪的研究背景及意义 (1)1.1电视监控 (2)1.2视频压缩编码 (2)1.3智能交通系统 (2)1.4人机交互 (3)2研究现状及研究面临的问题 (3)2.1研究现状 (3)2.2研究面临的难题 (4)3目标跟踪的主要方法 (4)3.1基于检测的方法 (5)3.2基于识别的方法 (5)1目标跟踪的研究背景及意义感觉是人类与外界联系的窗口和交流的桥梁，它的主要任务是识别周边物体，判断与这些物体之间的联系，使人类的思维与周围世界建立某种对应的关系。

而视觉系统是人类感觉的最主要来源，是获取外界信息的最主要途径，它是一种高清晰度的媒介，为人类提供着丰富的外界资源信息。

据统计，大约有80%的外界信息是通过眼睛被人接收的。

然而，由于人类的精力毕竟是有限的，人类的视野也是有限的，所以人类的视觉在各种领域的应用都受到很大限制甚至是低效的。

因而，随着数字计算机技术的飞速发展，让计算机能够处理视觉信息、完善人类视觉上的诸多短板就成了一项非常诱人的研究课题，也因此推动了计算机视觉这一学科的产生和发展。

计算机视觉是融合了图像处理、计算机图形学、模式识别、人工智能、人工神经网络、计算机、心理学、物理学和数学等领域的一门交叉性很强的学科。

计算机视觉研究的目的是使计算机感知环境中的物体的几何信息，包括它的形状、位置、姿态、运动等，并对其进行描述、存储、识别与理解，因此成为当今最热门的课题之一。

运动目标跟踪属于视频分析的内容，而视频分析则融合了计算机视觉研究领域的中层和高层处理阶段，即对图像序列进行处理，从而研究运动目标的规律，或者为系统的决策报警提供语义和非语义的信息支持，包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为理解、事件检测等。

视频目标跟踪方法的研究和应用作为计算机视觉领域的一个重要分支，正日益广泛地应用到科学技术、国防建设、航空航天、医药卫生以及国民经济的各个领域，因而研究目标跟踪技术有着重大的实用价值和广阔发展前景。

目标跟踪系统研究方法
《目标跟踪系统研究方法》
一、研究背景
目标跟踪系统是一种现代化的智能系统，它可以通过跟踪运动中的物体来获得高质量的影像信息，它具有多功能和自适应性能，可以满足多种复杂的环境下的目标跟踪需求。

目标跟踪系统可以在軍事、生产以及其他多种领域得到广泛的应用,在智能导弹系统、航空飞行器、船舶自动驾驶系统和机器人等系统的控制中，目标跟踪系统技术具有很重要的意义。

二、研究方法
1. 目标建模：将要跟踪的目标模型化，确定其物理属性，例如位置、形状、尺寸等，建立目标的数学模型，以便进行定位、跟踪和识别等功能。

2. 传感器：利用传感技术，根据目标的特征信息，从视频图像中提取出目标的像素信息，以便定位目标并进行跟踪。

3. 特征提取：基于传感器获取的像素信息，提取出有效特征，用于识别和分类。

4. 目标定位：根据特征信息，确定目标在图像中的位置。

5. 跟踪算法：根据目标的运动特性，选择合适的跟踪算法，实现有效的目标跟踪。

6. 参数优化：根据不同的实际应用，调整跟踪算法的参数，以提高系统性能。

三、研究成果
本研究的结果表明：目标跟踪系统的实际应用需要根据不同的应用场景和任务来挑选合适的传感器、特征提取算法、定位算法和跟踪算法，并且在实际应用中要根据实际情况进行参数优化，以达到更加实用的性能。

⽬标跟踪算法综述第⼀部分：⽬标跟踪速览先跟⼏个SOTA的tracker混个脸熟，⼤概了解⼀下⽬标跟踪这个⽅向都有些什么。

⼀切要从2013年的那个数据库说起。

如果你问别⼈近⼏年有什么⽐较niubility的跟踪算法，⼤部分⼈都会扔给你吴毅⽼师的论⽂，OTB50和OTB100(OTB50这⾥指OTB-2013，OTB100这⾥指OTB-2015，50和100分别代表视频数量，⽅便记忆)：Wu Y, Lim J, Yang M H. Online object tracking: A benchmark [C]// CVPR, 2013.Wu Y, Lim J, Yang M H. Object tracking benchmark [J]. TPAMI, 2015.顶会转顶刊的顶级待遇，在加上引⽤量1480+320多，影响⼒不⾔⽽喻，已经是做tracking必须跑的数据库了，测试代码和序列都可以下载：，OTB50包括50个序列，都经过⼈⼯标注：两篇论⽂在数据库上对⽐了包括2012年及之前的29个顶尖的tracker，有⼤家⽐较熟悉的OAB, IVT, MIL, CT, TLD, Struck等，⼤都是顶会转顶刊的神作，由于之前没有⽐较公认的数据库，论⽂都是⾃卖⾃夸，⼤家也不知道到底哪个好⽤，所以这个database的意义⾮常重⼤，直接促进了跟踪算法的发展，后来⼜扩展为OTB100发到TPAMI，有100个序列，难度更⼤更加权威，我们这⾥参考OTB100的结果，⾸先是29个tracker的速度和发表时间(标出了⼀些性能速度都⽐较好的算法)：接下来再看结果(更加详细的情况建议您去看论⽂⽐较清晰)：直接上结论：平均来看Struck, SCM, ASLA的性能⽐较⾼，排在前三不多提，着重强调CSK，第⼀次向世⼈展⽰了相关滤波的潜⼒，排第四还362FPS简直逆天了。

速度排第⼆的是经典算法CT(64fps)(与SCM, ASLA等都是那个年代最热的稀疏表⽰)。

基于深度学习的单类目标跟踪技术研究深度学习技术在计算机视觉领域中已经得到广泛应用，单类目标跟踪是其中一项重要的研究方向。

本文将探讨基于深度学习的单类目标跟踪技术的研究现状、方法和挑战。

一、研究现状传统的单类目标跟踪技术主要基于视觉特征的匹配，如颜色直方图、Haar特征和HOG特征等。

这些方法虽然有着较高的准确率和鲁棒性，但是在遇到光照变化、目标遮挡等复杂情况下表现不佳。

深度学习技术的出现为单类目标跟踪提供了一种全新的解决方案。

在过去的几年里，基于深度学习的单类目标跟踪技术得到了飞速发展，主要包括Siamese网络和One-shot学习两种方法。

二、方法介绍1.Siamese网络Siamese网络是一种经典的基于深度学习的单类目标跟踪方法。

它的主要思想是将两幅图像放入网络中，通过计算它们的相似度来判断它们是否属于同一个目标。

具体而言，首先将目标和背景在训练集中进行特征提取，形成两个特征向量。

接着，将这两个特征向量通过一个相似度函数计算得到它们的相似度。

在测试中，将目标初始帧的特征向量与当前帧中所有候选目标的特征向量进行相似度计算，选择与初始特征向量相似度最高的候选目标作为当前目标。

该方法在大规模数据集上经过验证，能够有效进行单类目标跟踪。

2.One-shot学习除了Siamese网络，One-shot学习也是一种较为流行的基于深度学习的单类目标跟踪方法。

该方法的核心思想是通过训练网络来实现从一个样本中学习到该类别的特征，从而实现对单个目标的跟踪。

与传统的基于相似度匹配的方法不同，该方法采用了双向循环神经网络（Bi-LSTM）来学习目标的语义特征，从而实现单类目标跟踪。

该方法具有很好的泛化能力，能够很好地应对目标的外观变化。

三、研究挑战虽然基于深度学习的单类目标跟踪技术取得了很大的进展，但是还存在一些挑战。

首先，由于训练样本的选择和多样性问题，部分基于Siamese网络的单类目标跟踪方法，对于一些复杂且难以定义的目标，很难进行准确的跟踪。

单目标跟踪p指标
单目标跟踪中的P指标通常指的是精确度(Precision)指标。

在目标跟踪领域中，精确度(Precision)是一个关键的性能指标，用于衡量跟踪器在给定视频序列中对目标物体位置预测的准确性。

具体来说，它衡量的是预测边界框与实际边界框之间的重叠程度。

计算方法如下：
1. 对于每一个预测边界框，计算它与所有实际边界框之间的交并比(IoU)。

2. 找出具有最高IoU的预测边界框。

3. 如果这个最高的IoU大于某个阈值（例如），则认为该预测是正确的。

4. 计算正确预测的帧数占总帧数的比例，即为精确度。

高精确度意味着跟踪器能够更准确地预测目标物体的位置。

但是，需要注意的是，精确度并不是目标跟踪领域的唯一性能指标，还有其他的指标如成功率(Success Rate)、重叠率(Overlap Rate)等，需要综合考虑这些指标来全面评估跟踪器的性能。

ＤＯＩ：１０．１３８７８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｎｕｉｓｔ．２０１９．０６．００２傅杰１，２㊀徐常胜１，２关于单目标跟踪方法的研究综述摘要目标跟踪一直都是机器视觉领域的研究热点，应用场景主要分为单目标跟踪和多目标跟踪．本文主要介绍了单目标跟踪问题，回顾了近年来用于视频单目标跟踪的算法，对单目标跟踪方法进行了分类，并且对每一类中具有代表性的方法进行了介绍，分析了各自的优缺点．最后讨论了单目标跟踪任务中的难点问题和发展趋势，为该方向的研究人员快速了解单目标跟踪技术提供了参考．关键词计算机视觉；单目标跟踪；领域分析；算法综述中图分类号ＴＰ３９１ ４１文献标志码Ａ收稿日期２０１９⁃１０⁃０９作者简介傅杰，男，博士，主要研究方向为计算机视觉㊁目标跟踪．ｆｕｊｉｅ＿ｓｎｂｃ＠１６３．ｃｏｍ徐常胜（通信作者），男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向为多媒体分析与检索㊁计算机视觉㊁模式识别．ｃｓｘｕ＠ｎｌｐｒ．ｉａ．ａｃ．ｃｎ１郑州大学信息工程学院，郑州，４５０００１２中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，北京，１００１９００㊀引言㊀㊀计算机视觉领域包含很多种针对不同应用场景的技术研究，目标跟踪算法就是其中一个具有实际意义的研究方向，也是该领域用于视频内容分析的基本技术手段之一．该研究需求是在对某个运动物体的捕捉和分析中产生的．目标跟踪算法是在一段连续的视频图像序列中标注出某个物体所在的物理位置，最终将连续帧中目标物体连接起来形成目标运动轨迹路径的技术．其本质上是根据给出的目标图像，利用特征提取和特征关联技术将不同帧图像中最可能属于同一目标的特征进行匹配，然后将连续视频帧中匹配上的目标进行连接，从而得到目标的运动轨迹，最终实现目标跟踪这一任务．一般的目标跟踪算法主要包含４个基本部分：表观模型㊁运动模型㊁观测模型和模型更新策略．目前，目标跟踪技术在很多领域都有着不可替代的应用，其中包括智能监控㊁视频检索㊁人机交互和现代化军事等．虽然目标跟踪技术在现实场景中具有很重要的实用价值和广阔的发展前景，但是由于在真实场景中所跟踪目标的多变性和场景的复杂性，目标跟踪领域一直存在着极具挑战性的问题．由于近年来技术的不断发展，目标跟踪方法也在不断创新，一个自适应的鲁棒的目标跟踪算法必须要能很好地应对目标跟踪场景中因为目标尺度变化㊁快速移动㊁遮挡㊁光照㊁形变㊁旋转等问题带来的挑战，这些问题一直都是该领域的难点，也是急需突破的问题．本文旨在介绍近些年单目标跟踪研究领域的经典算法和成果，并且对不同的方法的优缺点进行分析，最后对相关研究内容进行展望．本文的主要安排内容如下：第１章主要介绍目标跟踪模型组成部分的基本知识和难点问题；第２章主要介绍关于单目标跟踪算法的发展阶段以及每一阶段中经典的目标跟踪模型方法，并分析不同方法的优缺点；第３章则介绍常用于单目标跟踪领域的数据集；第４章对该领域可能的研究方向进行总结和展望．１㊀目标跟踪的组成和研究难点一般来说，单目标跟踪任务算法流程基本可以归结如下：首先根据给定的测试图像，输入需要跟踪目标的初始化目标框，根据某个运动模型算法推算出下一帧图像中目标物体可能出现的大致位置，在该位置附近产生一定数量的目标候选框，再利用表观特征模型提取㊀㊀㊀㊀这些候选框中图像的特征信息，将这些信息与需要跟踪的目标图像的特征进行比对，利用合适的观测模型对这些候选框进行打分，最后选择分数最高的候选框作为目标在下一帧中出现的位置框，或者综合多个高分候选框按照一定的策略进行融合选择更优的预测目标作为最终结果，再根据新得到的预测结果结合之前的观测值对模型进行更新．重复上述步骤，直至完成目标跟踪任务．按照上面所述的流程，我们可以归结出目标跟踪框架中核心的５个研究内容：表观模型㊁运动模型㊁观测模型㊁模型更新策略以及当前处理目标跟踪领域研究的难点问题的一些策略，下面就分别介绍这几方面的内容．１ １㊀表观模型表观模型是用来提取图像特征的算法，目标跟踪本质上是将不同图像中相同目标进行匹配的问题，而匹配这些目标就需要使用一定的视觉特征，通过计算图像视觉特征之间的相似度将不同图像中的同一目标标定出来，再将这些标定的位置坐标串联起来，从而实现跟踪的目的．所以可以看出，设计一个辨别性很强的物体表观特征是目标跟踪模型效果好的关键因素之一．一般来说，物体的表观特征主要包含２种：一种是领域专家手工设计的特征，另一种则是利用基于数据驱动的深度神经网络从大量有监督信息的训练样本中学习到的深度特征．其中手工设计的特征包括灰度图特征㊁方向梯度直方图特征㊁哈尔特征㊁尺度不变性特征等．为了获得更加鲁棒的目标表观特征，研究者们尝试着将图像的边界［１］和纹理［２］等手工信息与图像原始像素信息结合，使得目标的表观特征更加具有辨别性和鲁棒性．通常直方图特征表示方法可以对图像的视觉特征进行有效地提取，受此启发，Ｂｒａｄｓｋｉ［３］在图像的ＨＳＶ颜色空间中引入了颜色直方图特征用于目标跟踪并取得了一定效果．但是该表观特征提取方法导致了图像空间信息的损失，为了解决这一问题，Ｃｏｍａｎｉｃｉｕ等［４］优化了该特征表示方法，使用核加权的ＲＧＢ颜色直方图作为图像的表观特征用于目标跟踪算法，效果获得进一步提升．后来研究者们又发现多特征融合的方法相对于单一特征更具有鲁棒性，所以Ｎｉｎｇ等［５］将颜色和纹理特征融合起来提出了一种联合颜色纹理直方图的表观特征表示方法用于目标跟踪．除了基于直方图的表示方法，Ｐｏｒｉｋｌｉ团队［６⁃７］又提出了将协方差矩阵用于目标跟踪模型中的物体表观特征表示，但由于该方法是基于像素统计的，所以对噪声并不鲁棒，而且忽略了很多有效空间信息，效果并不好．除此之外，Ｚｈｏｕ等［８］也尝试用ＳＩＦＴ特征点匹配的方法来对不同帧中的同一对象进行匹配跟踪，虽然取得了一定效果，但是当面临背景干扰问题时效果则很不理想，甚至出现一对多匹配现象．综上所述：手工设计的特征都具有一定的主观因素，所以学习到的特征不够全面，辨别性也较弱，鲁棒性不够．而深度特征表示方法则较好地解决了这些问题，理论上只要训练样本足够，那么基于深度学习的方法学习到的特征也就更加鲁棒，相比于人工设计的特征更加有鉴别能力．随着深度特征在目标跟踪任务中的应用，大量研究人员开始将深度神经网络用于目标跟踪领域中的表观特征提取模块［９⁃１２］．但是研究人员在实践过程中发现，利用深度神经网络对目标进行特征提取时需要花费大量时间，所以很多研究者针对深度神经网络计算量大耗时长的问题进行了研究，并在此基础上提出了基于孪生网络的一系列算法［１３⁃１６］，不仅在时间性能上大有提升，而且在效果上也有大幅度提升．实验证明：大多基于深度表观特征的目标跟踪算法通常能获得更好的效果，而且模型的鲁棒性也更强．１ ２㊀运动模型运动模型主要用于描述待跟踪目标在连续图像序列中的运动趋势和运动状态信息．选择合适的运动模型对当前图像和之前图像序列中待跟踪目标的运动状态进行拟合，从而可以大概预测出下一图像中目标对象可能出现的位置区域，再根据此结果按照某策略选择一组可能的目标候选框，将候选框中的图像特征与目标特征进行匹配完成跟踪任务．所以，运动模型对于目标跟踪框架至关重要，一个与实际情况拟合很好的运动模型不仅可以大大提升目标跟踪精度，而且可以降低目标候选框的数量，并且大大减小模型匹配时的计算量，最终提升目标跟踪的实时性．常用的目标运动模型主要有粒子滤波［１７］和卡尔曼滤波［１８］等算法．运动模型一般可以分为２类：线性运动模型和非线性运动模型．目前目标跟踪框架中使用最多的是线性运动模型，因为一般情况下目标在相邻帧之间的移动距离很小，可以近似看成是线性的，所以大多情况下线性运动模型即可描述目标短期的运动趋势．线性运动模型中一般包含对３种属性的建模：第１种就是对物体速度的线性建模，代表性方法为文献［１９］；第２种是通过对目标位置进行线性建模的方法［２０］；第３种则是对物体的加速９３６学报（自然科学版），２０１９，１１（６）：６３８⁃６５０ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０１９，１１（６）：６３８⁃６５０度进行线性建模，代表性模型为文献［２１］．当然，还存在着一些复杂的运动场景是无法使用线性模型进行建模的，所以研究人员针对复杂的运动情况也设计了非线性运动模型，其中代表性的方法是文献［２２］．１ ３㊀观测模型观测模型是用来对特征提取后的候选框内图像进行匹配，再通过一定策略得出最终的目标框来作为跟踪算法的最后结果．大多数目标跟踪算法的研究人员也将重点放在了这一部分策略的设计上．根据不同类型的方法，主要可以将观测模型划分为２大类：判别式跟踪算法和生成式跟踪算法．判别式跟踪算法的大概思路是通过训练一个分类器，将图像中目标和背景区别开来，得到每一张图像中目标的位置从而实现跟踪．判别式方法其实也被称为基于检测的目标跟踪方法［２３］，最早由Ｃｏｌｌｉｎｓ等提出．该类算法的关键是要自适应地学习出具有很强前景和背景区分性的颜色等视觉特征，常用的分类方法有支持向量机（ＳＶＭ）㊁深度神经网络等．在实际场景中，相比较于生成式方法，基于深度学习的判别式目标跟踪方法因为学习到的特征有很强的辨别性且具有很鲁棒的效果，所以判别式方法已经逐渐成为视觉跟踪领域中的主流方法．特别是近年来，随着特征表示㊁分类器设计研究的深入，各类机器学习和深度学习算法被应用到特征提取和分类器训练中去，从而很多效果更为鲁棒的目标跟踪模型被提出．最有代表性的就是一系列基于相关滤波类跟踪算法的提出，使得目标跟踪器在速度㊁准确度和精度上均获得了较大的提升．相关滤波类的跟踪模型根据在第１帧中给定的模板目标图像提取特征作为滤波模板，然后再利用后面帧的图像与模板做相关性卷积，计算不同部分图像的响应值，然后将最大响应值对应的部分作为跟踪的结果．根据这一思想，研究者们提出了很多基于相关滤波的跟踪模型，这些模型包括了ＭＯＳＳＥ［２４］㊁ＣＳＫ［２５］㊁ＫＣＦ［２６］㊁ＣＮ［２７］㊁ＤＳＳＴ［２８］㊁ＳＡＭＦ［２９］㊁ＳＲＤＣＦ［３０］和Ｓｔａｐｌｅ［３１］等．当然，除了相关滤波类的目标跟踪模型，随着深度学习技术的发展，一系列基于孪生网络的目标跟踪算法在效果上也获得了较大的提升，这类模型包括ＳｉａｍＦＣ［１３］㊁ＳｉａｍＲ⁃ＰＮ［３２］㊁ＳｉａｍＲＰＮ＋＋［３３］㊁ＳｉａｍＭａｓｋ［１６］㊁ＳｉａｍＤＷ［１５］等．生成式方法通常是利用模板匹配的思想，在图像的众多候选框中选择与模板图像特征最匹配的作为目标图像，从而确定目标的位置实现跟踪任务．生成式目标跟踪模型的关键是需要很好的目标特征表示方法和目标模型．一般常使用的目标特征表示方法有特征子空间方法和稀疏表示方法，这类特征表示方法在处理目标遮挡问题时通常具有较好的结果，但是由于这两种方式的计算量相对较大，通常不能满足目标跟踪场景下的实时性要求．生成式跟踪主要的代表性模型有如下几种：首先是针对目标外观变化设计的自适应更新表观模型的增量视觉跟踪模型（ＩＶＴ）［３４］；其次，还有基于目标分解的目标跟踪算法（ＶＴＤ）［３５］，该类算法有较强应对目标外观变化的能力，但是对环境变化的鲁棒性较差；还有基于采样思想的目标跟踪方法（ＶＴＳ）［３６］，这类算法可以在一定程度上解决环境噪声问题和运动模糊，但是自适应性有所欠缺．为了应对部分遮挡问题，还有一种局部无序跟踪（ＬＯＴ）［３７］类算法被提出．１ ４㊀模型更新策略模型更新主要是针对外观模型和运动模型的更新，因为在跟踪的过程中目标处于不断移动和变化的状态，在这一过程中目标的形状㊁大小㊁速度㊁姿态等特征都会发生变化，所以我们要随着跟踪过程的进行采用自适应的模型更新方式以适应跟踪目标的表观特征变化，防止跟踪过程中出现跟踪框漂移的情况．但是到目前为止也没有一个统一自适应的模型更新标准，因为通常在模型更新策略选择时会面临模型更新策略和更新时间间隔选择的问题：如果更新过于频繁，那么可能会导致模型计算量过大和实时性不好的问题，而且很可能会导致对原来表观特征信息的丢失；如果更新过慢，也可能会出现特征变化过快导致的跟踪框漂移现象．所以很多模型都采用长短期相结合的方式进行模型更新，相比较单一更新策略，该策略在效果上有所提升．除了更新时间的选择策略，还有其他对目标匹配模板［３８］和增量子空间学习方法［３４］更新．然而如何学习一个较好的在线更新机制使得模型能够应对不断变化的情况，而且能够在更新过程中不会出现效果退化问题，一直都是目标跟踪领域中的难题，也是模型能够长时间跟踪目标的关键技术．１ ５㊀目标跟踪领域难点问题目标跟踪领域的难点问题主要来自于２个方面：首先是目标在模型跟踪过程中一直处于变化的状态，主要包括姿态㊁形状和尺度的变化带来的特征变化问题；其次，外部环境的变化也会带来一系列挑战，主要包括光照变化㊁运动模糊㊁遮挡㊁背景干扰等０４６傅杰，等．关于单目标跟踪方法的研究综述．ＦＵＪｉｅ，ｅｔａｌ．Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｓｉｎｇｌｅｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ．问题．这两方面的问题共同为在线目标跟踪任务带来了很多困难．其中姿态㊁形状和尺度的变化会导致同一目标在不同帧中的表观特征出现较大的变化，从而为目标特征匹配带来麻烦；而外部环境的变化会导致表观模型学习到很多干扰信息，所以在比较复杂的外部环境条件下跟踪算法很难学习到目标和背景之间明确的辨别性信息，从而导致跟踪结果容易发生偏移．研究者们根据这些难点问题也分别做了分析和尝试，并且针对不同问题提出了不同的解决思路．首先，遮挡问题一直都是目标跟踪场景中常见并且难以解决的问题．遮挡一般也分为两种情况，一种是完全遮挡，还有一种是部分遮挡．目前主要用于解决部分遮挡问题的方法有２种思路：１）通过合适的检测方法对跟踪的目标进行检测，判断该目标是否部分被遮挡，然后再根据判别结果来决定是否对模型采用的模板进行更新，使用自适应的方式保证模板的鲁棒性和实时性；２）采用局部跟踪的策略，这种思路简单有效，主要是利用跟踪目标的未遮挡部分进行跟踪，从而应对部分遮挡的情况．对于完全遮挡问题，目前主要的方法和思路就是利用再次检测的方式，当检测到目标再次出现时重新恢复跟踪，但是该思路只能应对短暂的完全遮挡问题，而且由于不知道完全遮挡后的目标何时或者会不会再出现，检测模型一直要处于运行状态，这样就产生了计算量大的问题，目前对于完全遮挡的问题还没有较好的解决思路．跟踪过程中目标形变通常会导致目标表观特征发生变化，在与模板匹配的过程中会出现匹配失败的问题，从而导致跟踪漂移．目前用来解决这类问题的思路主要是动态自适应地对表观特征模型进行更新，使得表观模型提取到的目标特征随着形变而实时更新，始终保持模板特征的鲁棒性，但是这种解决方法需要设计很好的模型更新策略和选择合适的时间间隔，目前这也是大多数研究者的研究课题．背景干扰问题通常发生在比较复杂的场景下，例如背景图像中出现了与跟踪目标特别相似的物体，这样就会对跟踪效果产生干扰．通常解决这类问题的思路是利用跟踪目标的运动特征，对跟踪目标的运动轨迹和可能出现的位置进行预测，从而排除干扰信息；或者利用大量具有干扰信息的负样本对模型进行训练，进一步提升模型对于干扰信息的抗干扰能力．尺度变化通常发生在目标与镜头之间的距离发生改变的情况下，通常此类问题的解决思路是结合运动模型，在目标下一帧可能出现的位置利用尺度金字塔方法设置不同尺度的候选框进行模板匹配；或者是直接在多个尺度上进行跟踪，然后再利用恰当的融合策略选择合适的尺度．从上述问题的解决思路中可以发现，目标跟踪模型框架中较好的表观㊁运动等特征可以帮助提高模型跟踪准确度和精度，对于跟踪过程中出现的复杂变化问题一般都是通过增强模型自适应性的设计来完成的．当然，除了上述的常见问题，还有一些其他因素导致的问题，例如光照条件变化㊁低分辨率㊁目标运动模糊㊁快速运动㊁超出镜头视野等，这些都是目标跟踪领域面临的难题，需要科研人员去突破和解决．２㊀目标跟踪算法介绍本章将对近年来单目标跟踪算法的发展趋势进行介绍，主要是按照不同发展阶段的算法原理进行介绍．近年来，单目标跟踪算法发展主要可以划分为４个阶段：第１阶段主要是基于粒子滤波的相关算法；第２阶段模型大多是基于稀疏表示理论的跟踪方法；第３阶段则是相关滤波类跟踪算法；随着深度学习方法在特征建模方面的突出表现，第４阶段主要是基于深度学习的跟踪方法．下面就分别介绍不同阶段的代表性跟踪方法，并且对这些跟踪模型的优缺点进行分析和比较．２ １㊀基于粒子滤波的算法粒子滤波算法［３９］最初是由Ｕｌａｍ提出的一种序列化的蒙特卡罗方法，该方法是针对非线性滤波场景问题而提出的，其主要思想是通过在一个序列中使用加权采样的方法来尽可能拟合实际样本的分布，从而通过之前的序列状态分布来计算当前时刻目标的状态分布概率，并将最大概率值对应的状态作为目标状态预测的结果．近年来，随着目标跟踪领域技术的快速发展，很多运动模型被引入到目标跟踪框架中来，并且取得了较为不错的效果，ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ算法［４０］就是其中之一，该算法常用于线性高斯分布的场景．但是，在实际场景中，很多目标的运动并不是线性的，而且目标的状态分布情况也并不满足高斯分布，所以ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ算法在类似场景中取得的效果并不令人满意．为了解决这一问题，目１４６学报（自然科学版），２０１９，１１（６）：６３８⁃６５０ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ），２０１９，１１（６）：６３８⁃６５０标跟踪领域的研究者们发现粒子滤波算法在处理非线性和非高斯分布的系统状态问题时有较好的性能，因此将粒子滤波算法引入到目标跟踪，诞生了一系列基于粒子滤波算法的目标跟踪模型．粒子滤波算法第一次被用于目标跟踪领域是在Ｉｓａｒｄ等［４１］提出的ＣＯＮＤＥＮＳＡＴＩＯＮ算法中，在该算法中，作者利用先验概率密度公式计算粒子分布的权重并以此对粒子进行采样，将采样的粒子作为样本集合计算跟踪目标的后验概率分布密度，实验证明该算法在处理简单场景下的目标跟踪的确获得了一定效果，但是由于该模型思想过于简单，且没有考虑到当前目标的状态观测值等信息，所以学习到的模型在其他复杂条件下效果并不鲁棒．因此，目标跟踪领域的研究者们针对粒子滤波在跟踪算法中表现出的各种不足提出了一系列的改进模型．下面就从粒子滤波的原理和针对算法局限性提出的解决方法这两个方面进行介绍．２ １ １㊀粒子滤波算法原理及流程１）粒子滤波算法原理粒子滤波算法是基于概率统计中贝叶斯估计的，基于粒子滤波算法的目标跟踪模型一般可以描述为利用系统观测值满足的状态概率分布情况去递归更新并迭代估计出跟踪目标当前系统状态的一种算法．如果令ｘｋ表示系统在ｋ时刻产生的系统状态，ｚｊ表示在ｊ时刻的状态观测值，那么粒子滤波算法的核心思想就是利用带权值的不同时刻的系统状态采样因子的分布情况估计出当前系统状态的概率值大小，用数学公式可以表示成Ｐ（ｘｋ｜ｚ１：ｋ）．在每个时刻需要通过采样权值计算函数采样出ｋ时刻的Ｎ个状态粒子ｘｉｋ}Ｎｉ＝１{，则在ｋ时刻系统状态后验概率公式则可以通过下面加权概率公式来近似得到：ｐ（ｘｋ｜ｚ１：ｋ）ʈðＮｉ＝１ｗｉｋδ（ｘｋ－ｘｉｋ），（１）其中ｗｉｋ表示在ｋ时刻第ｉ个采样粒子的权重大小，函数δ（㊃）表示Ｄｅｌｔａ函数．２）粒子滤波算法流程粒子滤波算法的核心在于重要性采样计算函数和重采样策略的选择．若定义粒子重要性采样密度函数为ｑ（ｘｋ｜ｚ１：ｋ），将系统状态先验概率函数ｐ（ｘｋ｜ｘｉｋ－１）作为重要性密度函数，则粒子滤波的算法流程大致如下：①根据重要性采样密度函数采样状态粒子ｘｉｋ，其中ｉ＝１，２， ，Ｎ；②根据当前的系统状态观测值对采样粒子的权值进行更新，更新公式如下：ｗｉｋ＝ｗｉｋ－１ｐ（ｚｋ｜ｘｉｋ）ｐ（ｘｉｋ｜ｘｉｋ－１）ｑ（ｘｉｋ｜ｘｉｋ－１，ｚｋ），（２）公式更新后还需要进行权值归一化处理，统一到标准尺度下进行粒子重采样；③根据上面计算得到的归一化权值进行粒子重采样；④根据上一步重采样的状态粒子，利用状态对应的重要性权值进行加权求和计算，得到当前目标状态的估计值，同时计算当前状态的加权方差估计值，之后跳转到步骤②继续循环迭代更新和计算，直到满足退出迭代的条件．２ １ ２㊀粒子滤波跟踪模型首先，为了解决复杂运动场景下某个目标的跟踪任务，领域内研究者们设计了很多基于多特征融合思想的目标跟踪算法来提升传统粒子滤波跟踪模型的效果．Ｂｒａｓｎｅｔｔ等［４２］提出了一种融合颜色㊁纹理和边缘的多特征目标跟踪方法，实验结果证明该模型相较于使用单一特征进行跟踪的方法效果有所提升且性能更加稳定．Ｗｕ等［４３］提出了一种利用隐马尔可夫模型因子来模拟图像颜色和轮廓特征之间依赖关系的目标跟踪算法，该算法在大多数场景中具有较好的鲁棒性．为了提升特征表示的自适应性，文献［４４］中提出了一种自适应的多特征融合跟踪方法，该方法与期望最大化算法思想类似，使用在线自适应的方法调节不同特征所占的比重来获得更好的效果．文献［４５］中则提出了一种很巧妙的特征融合方法，该方法除了利用典型的特征，还将颜色对比相似度和方向一致性作为彩色图像中目标边缘检测的特征用于目标跟踪．文献［４６］中提出了一种根据模糊逻辑思想自适应地组合目标图像颜色和形状信息的方法来描述观测模型，并在此基础上实现目标跟踪，一定程度上提升了模型的可靠性．文献［４７］中提出了一种基于图像角点特征和颜色特征融合的粒子滤波目标跟踪模型，在该模型中粒子的采样效率得到了一定提升，算法的鲁棒性也有所增强，但是还是有所欠缺．为了进一步提升模型的鲁棒性，Ｇａｎ等［４８］探索了新的多特征融合方法，利用角点特征和局部二值特征相结合的方式进行目标跟踪，该模型在应对复杂背景下的跟踪场景中获得了较为不错的稳定性能．除了利用多特征融合的方法来优化粒子滤波的２４６傅杰，等．关于单目标跟踪方法的研究综述．ＦＵＪｉｅ，ｅｔａｌ．Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｓｉｎｇｌｅｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ．。