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第一章课题背景和研究意义近年来，视频监控系统在各行业得到了广泛应用，生活中有小区、超市等的安全监控，银行系统有柜台监控，交通方面有违章监控等。
这些监控系统是由一个或多个摄像机以及与之相连的一套电视监视器组成的，它们的用途主要是对场景的记录和保存，当异常情况，比如盗窃行为发生后，保安人员才通过记录的结果察看发生的事情，但往往为时已晚。
视觉监视是指在一个繁忙环境中对人和车辆等进行实时的观察，并给出对它们行为和动作的描述。
这一技术包括了运动目标的检测、跟踪、目标分类和行为理解等方面，涉及到计算机视觉、模式识别和人工智能领域的许多核心课题，是一个具有挑战性的困难问题。
近年来随着集成电路和计算机技术的迅猛发展，视觉监视系统所要求的硬件设备成本大大降低，因此它获得了日益广泛的研究与应用。
许多关于视觉监视的大规模研究项目已经在美国、欧洲和日本展开，同时它也成为许多国际学术会议关注的重要主题。
运动目标检测与跟踪处于整个视觉监视系统的最底层，是各种后续高级处理如目标分类、行为理解等的基础。
运动目标检测系指从视频流中实时提取目标，一般是确定目标所在区域和颜色特征等。
目标检测的结果是一种“静态”目标——前景目标，由一些静态特征所描述。
运动目标跟踪则指对目标进行连续的跟踪以确定其运动轨迹。
我们通过为静止背景建模来检测前景点。
具体的背景模型以 Stauffer 等提出的自适应混合高斯模型为蓝本，并对其作了部分改进以更好地处理实际背景发生变化的情形。
算法中采用一种可靠的连通区域检测算法完成前景目标的分割。
目标跟踪时则通过匹配目标的位置、大小、形状和颜色等特征，建立运动目标与前景目标间的对应关系。
算法中考虑了跟踪中多个目标相互遮挡的问题，分析了几种可能结果并分别加以处理。
我们还为运动目标引入了可靠性度量以使目标跟踪过程更加稳定和可靠。
在实际应用中，不包括运动物体的纯背景图像通常无法得到。
而且，由于场景光照变化、摄像机抖动等因素，背景不可能完全静止。
《基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，多目标跟踪技术已成为众多领域研究的热点。
多目标跟踪算法在智能监控、无人驾驶、行为分析等领域有着广泛的应用。
近年来，基于深度学习的多目标跟踪算法取得了显著的进展，其中，YOLOv5和DeepSORT算法的结合在多目标跟踪领域表现出强大的性能。
本文将介绍基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法的研究与应用。
二、YOLOv5算法概述YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，而YOLOv5是该系列中最新的版本。
该算法通过将目标检测任务转化为单次前向传递的回归问题，实现了较高的检测速度和准确率。
YOLOv5采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，通过非极大值抑制（NMS）等后处理技术，实现了对多个目标的准确检测。
三、DeepSORT算法概述DeepSORT是一种基于深度学习的多目标跟踪算法，它通过结合深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法，实现了对多个目标的准确跟踪。
DeepSORT利用深度神经网络进行特征提取，并采用匈牙利算法进行数据关联，从而实现了对目标的稳定跟踪。
四、基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法将两种算法的优势相结合，实现了对多个目标的实时检测和跟踪。
具体而言，该算法首先利用YOLOv5进行目标检测，得到每个目标的边界框和类别信息；然后，利用DeepSORT进行数据关联和目标跟踪，实现了对多个目标的稳定跟踪。
在特征提取方面，该算法采用深度神经网络进行特征提取，从而提高了对目标的识别能力。
在数据关联方面，该算法采用匈牙利算法进行最优匹配，从而实现了对目标的稳定跟踪。
此外，该算法还采用了级联匹配和轨迹管理等技术，进一步提高了跟踪的准确性和稳定性。
近年来，智能视频监控技术的研究与应用备受人们关注。
作为其基本处理部分，视频监控图像的运动目标检测是一个非常活跃的研究方向，属于计算机视觉领域的重要研究内容,在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等方面有着广泛的应用前景.随着计算机软硬件技术的发展，计算机技术与监控技术相结合成为了一个新兴的应用研究方向。
这种监控系统与传统意义上的监控系统的本质区别在十其智能性.视频监控的目的主要是用十对入侵者的监视、交通流量的监测,以及大门出入人员的保安监控等。
传统的监控系统大都需要人工配合进行监控，存在各种问题。
采用红外传感器等半自动的检测方法又存在对猫犬等动物产生误报警等问题.因此，对智能化的监控系统的研究就非常有必要。
简言之，不仅仅用摄像机来代替人眼简单的获取现场图像信息，应用计算机技术来协助监控人员甚至代替监控人员来完成监控任务，从而既获得良好的监控效果，又大大地减轻监控中的人力投入。
由此可见，智能监控系统有着广泛的应用前景和潜在的市场价值。
然而要使监控系统达到智能化，就必须使计算机能够从监控摄像机里所获取的视频图像序列中提取出感兴趣的目标，并对其进行目标分类和跟踪，从而达到对目标行为进行理解与描述的目的。
智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题。
视频监控技术的发展大致经历了以下二个阶段：(1）第一代视频监控系统:早期的视频监控都是以模拟设备为主的闭路电视监控系统，称其为模拟视频监控系统。
通常采用同轴电缆的传输方式进行信号传输,但是这种模拟方式的传输要保证宽带信号具有高的信噪比和较小失真是十分困难的，所以第一代监控系统的可靠性和抗干扰性都较差，功能也相对简单。
(2)第二代视频监控系统：随着数字技术的发展，图像数据压缩编码技术及标准的改进，芯片成本的不断下降，数字视频监控系统也迅速发展起来。
人们利用计算机的高速数据处理能力进行视频采集和处理，大大提高了图像质量，增强了视频监控的能力,提高了系统的可靠性，增强其可扩展性,其功能也越来越专业化、多样化。
基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）作为其中的一项关键技术，已广泛应用于智能监控、自动驾驶、人机交互等领域。
本文旨在研究基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）和DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）的多目标跟踪算法，并探讨其在实际应用中的性能表现。
本文将对YOLOv5算法进行详细介绍。
作为一种先进的实时目标检测算法，YOLOv5凭借其高效的速度和优异的检测性能，在众多目标检测算法中脱颖而出。
本文将对YOLOv5的基本原理、网络结构、训练过程等进行深入剖析，为后续的多目标跟踪算法研究奠定基础。
本文将重点研究DeepSORT算法在多目标跟踪中的应用。
DeepSORT算法结合了深度学习和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的优点，通过提取目标的深度特征并进行数据关联，实现了对多个目标的准确跟踪。
本文将详细介绍DeepSORT算法的实现过程，包括特征提取、目标匹配、轨迹管理等关键步骤，并分析其在实际应用中的优势与不足。
本文将探讨基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法在实际应用中的性能表现。
通过设计实验，对比不同算法在不同场景下的跟踪效果，评估所提算法在准确性、鲁棒性、实时性等方面的性能。
本文将结合具体的应用场景，对所提算法进行实际应用案例分析，展示其在智能监控、自动驾驶等领域的应用潜力。
本文旨在深入研究基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法，通过理论分析和实验验证，评估其在实际应用中的性能表现，为推动多目标跟踪技术的发展和应用提供有益的参考。
二、YOLOv5目标检测算法介绍YOLOv5，全称为You Only Look Once version 5，是一种先进的实时目标检测算法。
多目标跟踪数据关联方法综述摘要：多目标跟踪问题在军事和民用方面都有着十分广泛的应用,如在军事方面的空中预警、空中攻击(多目标攻击)等,民用方面包括空中交通管制等。
多目标跟踪在军事上的应用受到了各国广泛重视。
本文对目前国内外部分文献上发表的有关多目标跟踪方法进行了综述。
并对各种方法的优缺点进行了比较。
关键字：多目标跟踪数据关联方法综述1 概述多目标跟踪（MTT)是当前计算机视觉领域的一个研究热点。
多目标跟踪是指利用计算机，在频序列中确定感兴趣的、具有某种显著视觉特征的各个独立运动目标的位置，大小和各个目标完整的运动轨迹。
视频目标跟踪问题之所以引起广泛关注是由于它能够应用于民用和军事等许多领域。
例如基于视频目标跟踪的视频监视系统常用于民宅、停车场、公共场合、银行等的监视，以防止偷盗、破坏行为的发生，保障社会的安全。
在交通系统中，多目标跟踪研究也具有非常广泛的应用，主要包括交通流量控制、车辆异常行为监测等很多方面。
在军事领域对视频监视系统的要求比民用领域要高得多，这主要是由于战场环境远比普通民用环境更加复杂和苛刻。
恶劣的战场环境要求视频监视系统具有很强的适应性并能够对快速变化的运动目标实施稳定靠的跟踪。
图 1.1 是一个典型多目标跟踪系统，包括视频采集处理、运动目标检测、多目标跟踪、目标行为分析等主要模块。
运动目标检测与多目标跟踪模块处于整个视频跟踪系统的核心模块，是各种后续高级处理的基础。
运动目标检测是指从视频中实时提取目标，而运动目标跟踪是通过建立目标关联实现多目标的持续跟踪，并确定多目标运动轨迹。
视频采集设备为多目标跟踪系统提供输入视频流，视频监控窗口实时输出多目标跟踪结果，监控场景。
目标行为分析理解属于高层次的视觉问题。
2 几种经典的数据关联算法多目标跟踪实现的关键问题在于如何进行有效的数据关联。
而数据关联的目的就是把来源于单个或多个传感器的量测数据Zi(i=1, 2,...,N)与 j 个已知或已经确定的航迹进行相互配对的过程,简单来说，就是使所有的量测数据分为 j 个集合，并且保证每个集合中所包含的量测数据以接近于 1 的概率都来自同一个目标。
KCF跟踪算法原理⼊门详解⼀、算法介绍KCF全称为Kernel Correlation Filter 核相关滤波算法。
是在2014年由Joao F. Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, and Jorge Batista提出来的，算法出来之后也算是轰动⼀时，这个算法不论是在跟踪效果还是跟踪速度上都有⼗分亮眼的表现，所以引起了⼀⼤批的学者对这个算法进⾏研究以及⼯业界也在陆续把这个算法应⽤在实际场景当中。
这个⾥⾯有论⽂还有代码都可以在这⾥⾯下载，也有⼀些简介之类的，这篇⽂章在2015年作者⼜发在了TPAMI上⾯，所以⼤家可能会看到两个版本，但是没有改动，都是可以看到。
相关滤波算法算是判别式跟踪，主要是使⽤给出的样本去训练⼀个判别分类器，判断跟踪到的是⽬标还是周围的背景信息。
主要使⽤轮转矩阵对样本进⾏采集，使⽤快速傅⾥叶变化对算法进⾏加速计算。
⼆、详细介绍这部分就直接根据论⽂当中的安排给⼤家解释⼀下，这样⼤家对照论⽂去看，也算是⽐较舒服的理解了。
Abstract：主要介绍了⼀下这篇⽂章的想法的由来以及算法的成就和所使⽤的东西，还介绍了⼀下论⽂在哪些数据集上测试了等。
简介⼀般就是论⽂的总结，对论⽂做⼀个总体的介绍，⼤致的思想基本看了间接之后就能明⽩了，就是上⾯我写的那些，使⽤核相关滤波器训练⼀个判别式分类器，使⽤轮转矩阵⽣成样本去训练分类器，代码也是开源的。
1、Introduction第⼀部分就是对整个跟踪的问题进⾏⼀个介绍，跟踪是计算机视觉领域⼀个⽐较重要的成分，可以应⽤在多种领域，⼈机交互、监控等我就不⼀⼀列举了，这个⼤家可以⾃⼰去查了，在第⼀部分⽐较重要的有这么⼏句话，Although the reasons for doing so are understandable, we argue that under sampling negatives is the main factor inhibiting performance in tracking. In this paper, we develop tools to analytically incorporate thousands of samples at different relative translations, without iterating over them explicitly. This is made possible by the discovery that, in the Fourier domain, some learning algorithms actually become easier as we add more samples, if we use a specific model for translations.主要的意思就是说负样本对训练⼀个分类器是⼀个⽐较重要的存在，但是在训练的时候负样本的数量是⽐较少的，所以我们本⽂的算法就是为了更加⽅便地产⽣更多的样本，以便于我们能够训练⼀个更好的分类器。
物体识别与追踪算法原理与方法详解物体识别与追踪算法是计算机视觉领域中的重要研究内容，它涉及到计算机对图像或视频中的物体进行自动检测、识别和追踪的技术。
这一技术在许多应用领域中都有着广泛的应用，如视频监控、智能交通、行人检测、无人驾驶等。
一、物体识别算法原理物体识别算法的目标是从图像或视频中自动检测和识别出感兴趣的物体。
其主要原理是通过从输入图像中提取出的特征与预先训练好的分类器进行匹配，从而实现物体的识别。
以下是几种常见的物体识别算法原理：1.特征提取：特征提取是物体识别算法中的关键步骤。
常见的特征提取方法有HOG(Histogram of Oriented Gradients)、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)等。
这些方法可以将图像中的物体转换为一系列特定的数学特征，用来表示物体的形状、纹理等特征。
2.分类器：分类器是用来对提取出的特征进行分类的模型。
常见的分类器有支持向量机(Support Vector Machine)、决策树(Decision Tree)、随机森林(Random Forest)等。
分类器的训练是通过输入一系列样本图像和对应的标签进行的，通过学习样本图像中的特征与标签的关系，从而使得分类器能够对新的图像进行分类。
3.目标检测：目标检测是在图像中定位并标记出物体的位置。
常见的目标检测方法有滑动窗口(Sliding Window)、区域提议(Region Proposal)等。
这些方法通过在图像中移动一个固定大小的窗口或生成一系列候选区域，然后使用分类器对每个窗口或区域进行判别，从而找到包含物体的位置。
二、物体追踪算法原理物体追踪算法的目标是在视频序列中实时跟踪物体的位置和运动。
其核心原理是通过对物体特征的提取和匹配，实现对物体在连续帧之间的跟踪。
以下是几种常见的物体追踪算法原理：1.相关滤波器：相关滤波器是一种基于模板匹配的物体追踪算法。
基于全局特征匹配的多目标跟踪方法研究近年来，随着计算机视觉的迅猛发展，多目标跟踪技术已成为研究热点。
而其中最重要的环节之一，就是目标特征匹配。
在现有的多目标跟踪方法中，基于全局特征的匹配方法因其较高的可靠性和鲁棒性，成为了解决多目标跟踪问题的重要手段之一。
本文将会系统介绍基于全局特征匹配的多目标跟踪方法，以及其引发的各类问题和解决方案。
一、背景介绍首先，我们来了解一下什么是“基于全局特征的多目标跟踪”。
在拍摄的视频流中，多个目标随着时间逐渐运动。
多目标跟踪，就是在整个视频中持续追踪这些目标，并提供目标的位置、关联性等有用信息。
而基于全局特征匹配的方法，指的是使用目标在整个视频序列中的运动轨迹和颜色、形状等特征来匹配目标。
基于全局特征匹配方法最大的优势在于，可以根据目标实际运动轨迹所包含的所有特征信息，来进行匹配，从而大幅度降低匹配误差率。
目前，除了基于全局特征的方法外，还有基于局部特征和深度学习方法等，但是这些方法借鉴了纹理匹配等视觉技术，对目标表演特质的归一性要求较高，对应用范围较为受限。
因此，基于全局特征匹配的方法广泛运用于运动跟踪、目标识别、人员监控等领域。
二、研究内容然而，基于全局特征匹配的方法也存在一些问题。
其中一个比较严重的问题是，基于全局特征方法对目标特征的提取和描述是一项很有挑战的任务。
因为，仅凭运动轨迹、颜色和形状等特征来描述目标是不够的。
目标在运动过程中，其所受到的光照条件、视角和深度信息等变化都会对目标特征的提取和匹配造成影响。
针对这些问题，近年来研究者们提出了不同的解决方案。
目前，最常用的方法是基于各种视觉特征来提取和描述目标特征。
例如，运动物体中的运动特征如HOG、HOF等、颜色特征如HSV、LBP 等、纹理特征如Gabor等以及结构和形状特征如SIFT、SURF、ORB等。
不同的特征提取算法对于目标的创建、更新和删除等任务有不同的效果，同时也会对 CPU 时间和内存开销以及实时性产生不同的影响。
CHANGZHOU INSTITUTE OF TECHNOLOGY 毕业 设 计 说 明 书题目： 基于多特征的核跟踪算法研究二级学院： 光电工程学院专 业：测控技术与仪器班级： 09测二 学生姓名： 向聪杰 学号：09050223指导教师： 相入喜 职称： 讲师评阅教师： 职称：2013年6月SJ005摘要视频目标跟踪是计算机视觉领域的重要的研究方向之一，在智能视频监控、智能人机交互和军事等领域都有着广泛的应用。
随着信息技术的发展，近十几年许多学者对视频目标跟踪有了深入的研究，逐渐成为一个热点问题。
然而在对视频目标跟踪中有很强的挑战性。
在诸多提出的视频目标跟踪算法中，许多在实际应用中遇到很多困难，很难准确地对目标进行跟踪。
在跟踪过程中如何克服光照、非线性形变和背景中的噪声和干扰等问题成为了研究热点。
在众多的目标跟踪算法中，基于核的目标跟踪算法因其较低的运算量与较好的性能被广泛应用于各领域，但是依然有不足之处。
基于核的目标跟踪算法以Mean Shift为代表，它主要包括目标特征模型的构建、Bhattacharyya系数的计算、核的选择等几个步骤。
该算法的关键在于目标特征模型的构建，只有选取很好的特征才能把目标从背景中很好地区分出来。
传统的Mean Shift算法由于其只选取单视觉特征对目标进行定位，所以在一些场景中不能得到很好的地位效果，因此本文基于传统的Mean Shift算法对其进行改进，研究目标特征模型对核跟踪的影响，然后在几个视觉特征中选取多个特征进行线性融合，构建多视觉特征模型，得到一种基于多视觉特征的Mean Shift算法。
通过实验证明该算法比传统的算法有更好的跟踪效果。
关键词：目标跟踪视觉特征 Mean Shift 目标模型 Bhattacharyya系数AbstractVisual tracking is an important research direction in the field of computer vision, intelligent visual surveillance, intelligent human-computer interaction, and mi-litary and other fields have a wide range of applications With the development of inf- ormation technology in the last decade, many scholars visual tracking with indepth research, becoming a hot issue. However, there is a strong challenge in the visual tracking. In many of the proposed visual tracking algorithm, in many practical applications encounter many difficulties, it is difficult to accurately track the object. How to overcome the light, in the nonlinear deformation and background noise and interference and other issues during tracking has become a hot topic. Because of its low computational complexity and better performance in object tracking algorithm, kernel-based object tracking algorithm has been widely used in various fields, but the reare still in a dequate.Mean Shift kernel-based object tracking algorithm as the representative, which includes object feature model Bhattacharyya coefficient calculation, the choice of nu- clear few steps. The key to this algorithm is that theobject feature model nice feature to only the selected objects from the background well points out areas. Traditional M- ean Shift algorithm to locate the object due to its select only a single visual features, s- o in some scenes can not get a good position, so this article based on the traditional Mean Shift algorithm to improve the feature model of the research objectives of nucl- ear track , then in a few select multiple visual features characteristic linear fusion con- struct multi-visual features model to obtain a more visual features based on Mean Shi- ft algorithm. The experimental results show that the algorithm is better than the tradit ional method of tracking.Key words: Object tracking Visual features MeanShift Object model Bhattacharyya coefficient目录第1章绪论1.1课题研究的背景及意义感觉是人类感知外界信息的窗口和与外界交流的桥梁，它可以让人类获取外界信息然后对获取的信息进行识别并判断各种事物之间的联系，通过对事物的识别与判断，人类可以把自己的思维与外界信息建立相对应的关系。
在人类对外界感知的信息中有大约百分之八十是依靠视觉来获取的，人类通过视觉获取外界信息是最主要的途径它可以为人类提供相对准确的信息，因为人类的视觉系统相对于其他感知系统是一种高清晰度的媒介。
人类的视觉系统虽然能比较准确清晰地获取各种视觉信息，但是由于人类有限的精力以及有限的视野，人类的视觉系统在很多领域都存在着局限性。
为了弥补人类视觉系统的局限性，如何让计算机代替人类视觉系统获取外界信息并对信息进行处理成为了一项重要的研究课题。
随着计算机技术的迅猛发展，计算机视觉为目标跟踪奠定了良好的基础。
视频目标跟踪技术是计算机视觉领域的核心研究问题之一，它涉及到诸多领域，如数字图像处理、模式识别、人机交互、视频图像处理等。
视频目标跟踪的研究对人类社会的发展有着不可或缺的作用，它在人类生产生活等各种领域都扮演着至关重要的角色，同时在军事领域它也有成功的应用，比如空中交通管制系统、海岸监视系统以及军事上各种防卫系统。
1.2视频目标跟踪算法国内外研究现状1.2.1视频目标跟踪算法介绍目标视频目标跟踪是计算机视觉领域中的一项基础核心技术，它是许多研究机构和研究者关注的重点。
它是许多高层级视频处理的基础。
视频目标跟踪算法有很多，根据跟踪原理的不同可以把跟踪算法简要地分为基于对比度分析的跟踪、基于特征匹配的跟踪、基于核的跟踪以及基于运动检测的跟踪。
下面为大家简要地介绍几种常用的目标跟踪算法。
卡尔曼滤波跟踪算法：卡尔曼滤波算法的基本思想从本质上来讲就是一个有噪声线性动态系统状态预测的递归算法。
它实现目标跟踪的过程就是一个不断预测与校正的过程。
常规的卡尔曼滤波算法在应用过程中有很多局限性，它要求系统状态模型和观测模型都是线性的而且都必须符合高斯模型，而且噪声也要符合高斯分布的理想状态下才能在跟踪过程中获得较好的结果。
粒子滤波跟踪算法：粒子滤波跟踪算法是一种基于蒙特卡罗仿真的贝叶斯滤波算法，它能解决一些卡尔曼滤波算法不能实现的跟踪，它主要能解决非线性和不符合高斯分布情况下的跟踪。
粒子滤波算法主要包括粒子采样、粒子加权、粒子重采样三个步骤，它的核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布。
简而言之，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数 进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。
基于运动检测的目标跟踪算法：此算法的基本思想是通过检测序列图像中目标和背景运动的不同寻找目标存在的区域来实现对目标的跟踪。
光流法是此类算法的代表，它是研究图像灰度在时间上的变化与景象中物体结构及运动关系来达到跟踪目标的目的的。
基于核的目标跟踪算法：核跟踪算法的基本思想是对相似度概率密度函数或者后验概率密度函数采用直接连续的估计对目标进行跟踪的。
它的主要代表算法是Mean Shift 跟踪算法，相对于其他算法，它有着比较明显的优势并且能得到较好的跟踪效果。
本文主要是对该算法进行研究和改进在此仅作简单介绍。
视频目标跟踪算法的结构可以用下图进行直观的描述：图1-1 目标跟踪算法结构 1.2.2国内外发展现状目标跟踪是视觉领域研究的热点问题，二十世纪以前，由于计算机技术的限制，对图像的处理和分析主要以静态分析为主。
随着计算机技术的飞速发展，目标跟踪技术也有了突破性的发展。
对图像的分析与处理逐渐从静态分析转变为动态分析。
这一突破就要求有一种很好的目标跟踪方法，因此，计算机技术的发展推动了目标跟踪技术的发展，让目标跟踪问题成为一个国际性的热点问题。
从二十世纪80年代之后，出现了很多目标跟踪算法，其中，2003年由Comaniciu[1]等提出的Mean shift 框架（也称之为基于核的目标跟踪），理论严谨，计算复杂度低，对目标的外表变化、噪音、遮挡、尺度变化等具有一定的自适应能力，而且成为了目标跟踪算法研究的热点。
视频目标跟踪算法基于对比度分析 基于匹配 核方法 运动检测 其他方法 特征匹配 贝叶斯跟踪 Mean Shift 算法光流法随着对目标跟踪问题研究的不断深入，当前众多学者与研究人员都在提高目标跟踪性能方面做了很大的努力，提出了很多不同的跟踪算法，如基于模型的跟踪[2]、基于区域的跟踪[3]、基于活动轮廓的跟踪[4]和基于特征的跟踪[5,6]等。
