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《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重要研究方向之一，其应用广泛，包括视频监控、人机交互、自动驾驶等领域。
目标跟踪算法的主要任务是在视频序列中，对特定目标进行定位和跟踪。
本文旨在全面综述目标跟踪算法的研究现状、基本原理、技术方法以及发展趋势。
二、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特征，在视频序列中寻找与该特征相似的区域，从而实现目标的定位和跟踪。
根据特征提取的方式，目标跟踪算法可以分为基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于特征的方法：该方法主要通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，利用这些特征在视频序列中进行匹配和跟踪。
其优点是计算复杂度低，实时性好，但容易受到光照、遮挡等因素的影响。
2. 基于模型的方法：该方法通过建立目标的模型，如形状模型、外观模型等，在视频序列中进行模型的匹配和更新。
其优点是能够处理部分遮挡和姿态变化等问题，但模型的建立和更新较为复杂。
3. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在目标跟踪领域取得了显著的成果。
该方法主要通过训练深度神经网络来提取目标的特征，并利用这些特征进行跟踪。
其优点是能够处理复杂的背景和目标变化，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、目标跟踪算法的技术方法根据不同的应用场景和需求，目标跟踪算法可以采用不同的技术方法。
常见的技术方法包括基于滤波的方法、基于相关性的方法和基于孪生网络的方法等。
1. 基于滤波的方法：该方法主要通过设计滤波器来对目标的运动进行预测和跟踪。
常见的滤波方法包括卡尔曼滤波、光流法等。
2. 基于相关性的方法：该方法通过计算目标与周围区域的相关性来实现跟踪。
常见的相关性方法包括基于均值漂移的算法、基于最大熵的算法等。
3. 基于孪生网络的方法：近年来，基于孪生网络的跟踪算法在准确性和实时性方面取得了显著的进步。
该方法通过训练孪生网络来提取目标和背景的特征，并利用这些特征进行跟踪。
视频目标跟踪算法综述目标跟踪算法可以分为两类：基于模型的跟踪和基于特征的跟踪。
基于模型的跟踪算法通常通过建立目标的动态模型来预测目标的位置，而基于特征的跟踪算法则通过提取目标的特征信息来跟踪目标。
基于模型的跟踪算法中，最常见且经典的算法是卡尔曼滤波器算法。
该算法通过对目标位置进行状态预测，并融合传感器测量数据来更新目标的状态估计。
卡尔曼滤波器算法在目标运动较稳定且传感器测量误差较小的情况下表现良好，但在目标运动不规律或传感器测量误差较大的情况下容易出现跟踪丢失的问题。
基于特征的跟踪算法则通过提取目标的外观特征信息来跟踪目标。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
其中，颜色特征是最常用的特征之一，因为它对光照变化具有一定的鲁棒性。
常见的颜色特征提取算法有颜色直方图、颜色模型等。
此外，还有一些基于纹理的特征提取算法，如Gabor滤波器、局部二值模式（LBP）等。
除了上述传统的目标跟踪算法，近年来深度学习技术的发展为目标跟踪带来了新的突破。
通过使用深度神经网络进行特征提取和目标分类，深度学习方法在目标跟踪任务上取得了很好的效果。
其中，基于卷积神经网络（CNN）的跟踪算法在目标检测和特征提取方面表现出色。
基于深度学习的目标跟踪算法通常采用两种方式进行训练：有监督学习和无监督学习。
有监督学习通过标注好的训练数据进行模型训练，而无监督学习则通过对未标注的视频序列进行训练。
近年来，基于深度学习的目标跟踪算法取得了显著的进展，并在各种跟踪性能评估指标上取得了优秀的结果。
然而，由于深度学习方法通常需要大量的数据和计算资源进行训练，因此在一些实际应用中仍然存在一定的局限性。
综上所述，视频目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究方向。
传统的基于模型和基于特征的跟踪算法以及近年来兴起的基于深度学习的跟踪算法为视频目标跟踪提供了不同的解决方案。
未来随着技术的不断进步，视频目标跟踪算法将不断发展，并在各种实际场景中得到更广泛的应用。
视频监控系统中的目标跟踪算法综述视频监控系统在现代社会中扮演着至关重要的角色，用于维护公共安全和保护财产。
其中，目标跟踪算法作为视频监控系统中的关键技术，承担着实时、准确、自动跟踪目标的任务。
本文将对视频监控系统中的目标跟踪算法进行综述，并探讨其应用和未来发展趋势。
目标跟踪算法是指通过分析连续帧图像中目标的位置和运动信息，准确定位、识别并跟踪目标在时间序列中的位置。
根据跟踪方法的不同，目标跟踪算法可以分为基于模型的方法、基于特征的方法和混合方法。
首先，基于模型的目标跟踪算法通过构建和更新目标模型来实现跟踪。
其中，粒子滤波算法是一种经典的基于模型的目标跟踪方法，通过采用概率分布来估计目标位置和速度。
该算法可以通过对粒子进行加权更新来实现准确的目标跟踪，但对目标外观模型的选择和更新策略的设计要求高。
其次，基于特征的目标跟踪算法利用目标的边缘、颜色、纹理等特征信息来进行跟踪。
其中，卡尔曼滤波算法是一种常用的基于特征的目标跟踪方法，通过结合运动模型和观测模型来估计目标的位置和速度。
然而，该算法在目标存在非线性运动或者观测误差较大时容易产生跟踪漂移。
最后，混合方法是将基于模型和基于特征的目标跟踪算法相结合，以融合两者的优势。
例如，以卡尔曼滤波算法为基础的条件随机场目标跟踪方法，通过引入马尔可夫链来建模目标的状态转移，同时考虑目标的空间邻接关系，从而实现更准确的目标跟踪。
然而，在实际应用中，视频监控系统面临着许多挑战。
其中包括复杂的场景背景、光照变化、目标遮挡等问题。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多改进的目标跟踪算法。
一种常用的改进方法是引入深度学习技术。
深度学习可以自动学习目标的特征表示，通过卷积神经网络等深度学习模型来实现目标跟踪。
例如，基于深度学习的Siamese网络目标跟踪方法通过将目标和背景分别表示为两个共享网络，来实现更加准确的目标跟踪。
另一种改进方法是引入多目标跟踪技术。
多目标跟踪算法可以同时跟踪多个目标，并考虑目标之间的相互关系和交互作用。
《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。
信 息 技 术14科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATIONDOI：10.16661/ki.1672-3791.2018.02.014视频目标跟踪算法综述①杨亚男1 付春玲2（1.河南大学计算机与信息工程学院 河南开封 475001;2.河南大学物理与电子学院 河南开封 475001）摘 要:本文介绍了视频目标跟踪算法及其研究进展。
首先给出了视频目标跟踪技术的定义和特点；然后将其分为生成式跟踪算法和判别式跟踪算法两大类，进而简单评析了两大类算法中的经典方法；最后进行了总结和展望。
关键词:目标跟踪 生成式跟踪算法 判别式跟踪算法中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)01(b)-0014-02①基金项目：河南大学第十五批教学改革项目“《嵌入式系统原理与开发》课程教学改革研究”，河南大学民生学院教育教学 改革研究项目“《计算机控制技术》课程教学改革研究”，河南大学第十六批教学改革项目”自动化专业课程体系 与教学内容改革研究”项目编号:HDXJJG2016-011。
视频目标跟踪是对视频序列中特定的目标进行检测，以获取其位置、运动轨迹等信息，从而进行后续深入的处理与分析[1]。
视频目标跟踪算法按照跟踪过程是否包含对目标的检测，可分为生成式跟踪算法与判别式跟踪算法[2]。
生成式跟踪算法首先进行目标检测，进而对前景目标进行表观建模，然后按照一定的跟踪策略估计跟踪视频中目标的最优位置；判别式跟踪算法则对视频中每一帧图像进行检测以获取目标状态，因此该方法又被称为基于检测的跟踪方法。
1 生成式跟踪算法生成式跟踪算法按照表观模型的建立形式分为基于核的算法、基于子空间的算法以及基于稀疏表示的算法[2]。
基于核的算法首先对目标进行表观建模，进而确定相似性度量策略以实现对目标的定位。
该算法适用于非刚体目标跟踪，利用目标色彩信息的概率密度函数进行表观建模，通过Mean Shift理论对运动目标位置进行估计，该方法又称为Mean Shift跟踪。
视频检测和运动目标跟踪方法总结目前常用的视频检测方法可分为如下几类：光流法，时域差分法，背景消减法，边缘检测法，运动矢量检测法[2]。
一、光流法光流法[1]是一种以灰度梯度基本不变或亮度恒定的约束假设为基础对运动目标进行检测的有效方法。
光流是指图像中灰度模式运动的速度，它是景物中可见的三维速度矢量在成像平面上的投影，表示了景物表面点在图像中位置的瞬时变化，一般情况下，可以认为光流和运动场没有太大区别，因此就可以根据图像运动来估计相对运动。
优点：光流不仅携带了运动目标的运动信息，而且还携带了有关景物三维结构的丰富信息，它能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且能够适用于静止背景和运动背景两种环境。
缺点：当目标与背景图像的对比度太小，或图像存在噪音时，单纯地从图像灰度强度出发来探测目标的光流场方法将会导致很高的虚警率。
且计算复杂耗时，需要特殊的硬件支持。
二、时域差分法时域差分法分为帧差法和改进的三帧双差分法。
1.帧差法帧差法[8]是在图像序列中的相邻帧采用基于像素点的时间差分, 然后阈值化来提取出运动区域。
视频流的场景具有连续性，在环境亮度变化不大的情况下，图像中若没有物体运动，帧差值会很小；反之若有物体运动则会引起显著的差值。
优点：时域相邻帧差法算法简单，易于实现，对背景或者光线的缓慢变化不太敏感，具有较强的适应性，能够快速有效地从背景中检测出运动目标。
缺点：它不能完全提取运动目标所有相关像素点，在运动实体内部不容易产生空洞现象。
而且在运动方向上被拉伸，包含了当前帧中由于运动引起的背景显露部分，这样提取的目标信息并不准确。
2.三帧双差分法三帧双差分法与相邻帧差法基本思想类似，但检测运动目标的判决条件上有所不同。
三帧双差分较两帧差分提取的运动目标位置更为准确。
三、背景消减法背景消减法[4]是将当前帧与背景帧相减，用阈值T判断得到当前时刻图像中偏离背景模型值较大的点，若差值大于T则认为是前景点（目标）；反之，认为是背景点，从而完整的分割出目标物体。
基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法研究一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，视频目标检测与跟踪在许多领域中发挥着重要作用，如智能监控、自动驾驶、虚拟现实等。
基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法，通过深度神经网络的训练与优化，能够在复杂场景中准确地检测出目标物体并进行实时跟踪，具有很高的实用价值。
本文将针对基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法进行研究。
二、视频目标检测1.传统方法的不足在传统的视频目标检测算法中，主要采用的是基于特征工程的方法，需要人工提取出适合目标检测的特征并设计相应的分类器。
然而，这种方法存在着特征提取难、特征选择不准确等问题，限制了检测算法的性能。
在大量数据训练的情况下，特征工程的成本也很高。
2.基于深度学习的视频目标检测算法深度学习在计算机视觉领域中的应用逐渐兴起，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起使得目标检测算法得到了极大的改善。
基于深度学习的视频目标检测算法主要通过训练一个深度神经网络，使其能够自动学习出目标物体的特征表示，并通过后续的分类器对目标进行识别与定位。
首先，深度神经网络通常包含多个卷积层和池化层，用于提取图像中不同层次的特征。
然后，通过全连接层将提取到的特征与标签进行匹配，训练网络模型。
最后，通过对新的图像样本进行前向传播，得到目标物体的识别和定位结果。
基于深度学习的视频目标检测算法相较于传统方法具有很多优势。
首先，深度神经网络能够自动学习出适用于目标检测的特征表达，避免了人工特征工程的复杂性。
其次，通过大规模数据的训练，深度学习模型能够提高目标检测的准确性和泛化能力。
此外，深度学习算法还能够处理大规模数据集，使得算法具备更好的实时性。
三、视频目标跟踪1.传统方法的不足传统的视频目标跟踪算法通常基于目标的运动模型或者外观模型，但是它们在面对复杂场景时往往表现不佳。
这是因为传统方法无法有效地应对目标形变、光照变化、遮挡等问题，且对复杂背景下的目标无法准确跟踪。
视频目标检测与跟踪算法综述1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在 视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。
本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。
2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。
运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。
目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。
背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。
所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。
目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。
2.1 帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设(,)k f x y 和(1)(,)k f x y +分别为图像序列中的第k 帧和第k+1帧中象素点(x ，y)的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1 所示：1(1)(,)(,)k k k Diff f x y f x y ++=- (2-1)2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。
利用此原理便可以提取出目标。
下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1 式得到第k 帧和第k+1帧的差值图像1k Diff +；2、对所得到的差值图像1k Diff +二值化（如式子2-2 示）得到Qk+1；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对1k Q +进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为1k M +。
111255,,(,)0,,(,)k k k if Diff x y T Q if Diff x y T+++>⎧=⎨≤⎩ （T 为阈值） （2-2）帧差流程图从结果看在简单背景下帧差法基本可检测到运动目标所在的位置，而且计算简单，复杂度低。
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。
基于深度学习的视频目标检测与跟踪算法研究深度学习技术的快速发展为计算机视觉领域带来了革命性的变革。
在过去的几年里，深度学习在图像分类、目标检测和语义分割等领域取得了令人瞩目的成果。
然而，由于视频数据在时间和空间上的连续性，对视频进行准确的目标检测和跟踪依然是一个具有挑战性的问题。
本文将从深度学习的角度探讨视频目标检测与跟踪算法的研究进展。
一、视频目标检测算法视频目标检测算法旨在从视频序列中准确地找出并检测出关键的目标物体。
当前主流的视频目标检测算法主要有两种思路：单帧目标检测与时域信息融合和多目标追踪。
1. 单帧目标检测与时域信息融合单帧目标检测算法是基于图像目标检测算法的延伸，其主要思想是对每一帧图像进行目标检测，然后通过时域信息融合提高目标检测的准确性。
这种算法通常采用卷积神经网络（CNN）进行目标检测，如R-CNN、Faster R-CNN和YOLO等。
然而，由于视频数据的时间连续性，这些方法往往会忽略目标在时间上的一致性，造成检测结果的不准确。
为了解决这个问题，研究者们提出了一系列的时域信息融合方法，例如帧间插值、光流估计和长短时记忆网络（LSTM）。
这些方法可以从时间维度上对视频数据进行建模，从而提高目标检测的准确性。
此外，还有一些基于光流的方法，通过利用目标的运动信息提高目标检测的性能。
这些方法在许多基准数据集上取得了很好的效果，但是它们的计算复杂度较高，对硬件设备的要求也较高。
2. 多目标追踪多目标追踪算法旨在持续跟踪视频序列中的多个目标，并保持目标的标识信息不变。
当前主流的多目标追踪算法主要有两种思路：基于检测与跟踪的方法和基于在线学习与在线推断的方法。
基于检测与跟踪的方法将目标检测和目标跟踪视为两个独立的任务，首先通过目标检测算法找出视频序列中的目标，然后通过目标跟踪算法对目标进行跟踪。
这种方法的优点是可以利用目标检测算法的准确性，但是由于两个任务的相互独立性，容易导致检测错误和跟踪失败。
目标检测与跟踪技术综述摘要：目标检测与跟踪技术作为计算机视觉领域的核心技术之一，已经在多个领域中得到了广泛应用，如视频监控、自动驾驶、机器人导航等。
本文将对目标检测与跟踪技术的发展历程、关键问题、常用方法以及应用领域进行综述，旨在帮助读者了解该领域的研究热点和发展趋势。
1. 引言目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中的重要研究方向，其主要目标是在给定图像或视频中，准确地识别和跟踪特定的目标物体。
这一技术广泛应用于目标识别、行为分析、智能监控等领域，在提高安全性、降低人力成本等方面具有重要的意义。
2. 目标检测技术2.1 传统目标检测方法传统目标检测方法主要包括基于图像特征的方法、基于滑动窗口的方法和基于分类器的方法。
其中，基于图像特征的方法通过提取图像的局部特征来进行目标检测；基于滑动窗口的方法将一个固定大小的窗口在图像上滑动，通过分类器判断窗口内是否含有目标；基于分类器的方法通过训练分类器来实现目标检测。
2.2 深度学习目标检测方法随着深度学习的兴起，目标检测技术也发生了革命性的变化。
深度学习目标检测方法主要包括基于区域提取的方法和单阶段检测方法。
基于区域提取的方法通过生成候选区域并对其进行分类来实现目标检测；而单阶段检测方法直接在特征图上进行密集预测，能够实现较快的目标检测速度。
3. 目标跟踪技术目标跟踪技术旨在实现在视频序列中跟踪特定目标物体的位置和运动状态。
目标跟踪技术可以分为基于传统方法和基于深度学习方法两类。
3.1 基于传统方法的目标跟踪基于传统方法的目标跟踪主要包括相关滤波器、粒子滤波器和Kalman滤波器等。
这些方法通过建模目标的运动模式和特征来进行跟踪，并且在一定程度上具有鲁棒性和实时性。
3.2 基于深度学习的目标跟踪近年来，基于深度学习的目标跟踪方法取得了显著的进展。
这些方法主要通过学习目标的外观和运动模式来进行跟踪，并且能够处理目标缺失、遮挡等复杂场景。
4. 关键问题及挑战在目标检测与跟踪技术的研究中，存在一些关键问题和挑战。
《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已成为研究热点。
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手段，主要包括光流法、模板匹配法等。
这些方法通过提取目标特征，在视频帧之间进行匹配和跟踪。
然而，这些方法对于复杂场景和动态背景的适应性较差。
2. 基于相关滤波的方法相关滤波是一种在频域进行信号处理的方法，也被广泛应用于目标跟踪领域。
该方法通过训练一个相关滤波器来预测目标的运动轨迹。
相关滤波方法具有计算效率高、实时性好的优点，但容易受到目标形变和背景干扰的影响。
3. 基于深度学习的方法基于深度学习的目标跟踪算法是近年来研究的热点。
这些方法通过学习大量数据来提取目标的特征和运动信息，从而实现对目标的准确跟踪。
深度学习方法具有强大的特征提取能力和泛化能力，能够适应复杂场景和动态背景。
四、深度学习在目标跟踪中的应用深度学习在目标跟踪中的应用主要体现在以下几个方面：1. 特征提取：深度神经网络可以自动学习目标的特征表示，提高跟踪的准确性。
2. 上下文信息利用：深度学习方法可以通过学习目标的上下文信息来提高跟踪的鲁棒性。
3. 在线学习与更新：深度学习方法可以在线学习目标的运动信息和外观变化，实现自适应跟踪。
五、挑战与未来研究方向尽管目标跟踪算法已经取得了显著的进步，但仍面临许多挑战和问题。
未来研究方向主要包括：1. 鲁棒性：如何提高算法在复杂场景和动态背景下的鲁棒性是一个重要的问题。
基于机器学习的视频目标检测与跟踪算法研究随着互联网和数字技术的快速发展，视频数据的数量呈现爆炸式增长。
视频内容中的目标检测与跟踪技术日益受到关注，不仅在安防监控领域有着广泛的应用，还在智能驾驶、视频分析等领域发挥着重要作用。
基于机器学习的视频目标检测与跟踪算法的研究得到了广泛的关注，其能够自动识别并跟踪视频中的目标，为视频分析和理解提供了基础。
一、目标检测算法目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是在图像或视频中确定图像中感兴趣目标的位置和尺寸。
传统的目标检测算法主要基于手工设计的特征和分类器，如Haar-like特征、HOG特征和机器学习算法。
然而，这些方法在处理复杂的场景和目标变化时效果有限。
近年来，深度学习的兴起为目标检测带来了巨大的突破。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）通过端到端的学习可以有效地进行目标检测。
著名的目标检测算法有YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）等。
YOLO算法通过将目标检测问题转化为回归问题，实现了实时目标检测。
Faster R-CNN算法则将目标检测分为区域生成网络（RPN）和目标分类网络两个阶段，大大提高了检测准确率。
二、目标跟踪算法目标跟踪是指在视频序列中跟踪目标的位置和形状的过程。
与目标检测不同，目标跟踪需要在连续帧之间建立目标与观察的关联。
早期的目标跟踪算法主要基于颜色特征和边缘特征，如Camshift算法。
然而，这些算法对光照变化和目标外观变化敏感。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的目标跟踪算法取得了显著的进展。
这些算法能够学习目标的外观特征，并在跟踪过程中自适应地更新模型。
著名的基于深度学习的目标跟踪算法有Siamese网络和MDNet（Multi-Domain Network）等。
Siamese网络通过对目标和背景进行匹配，得到目标与背景之间的相似度，从而实现目标的跟踪。
视频目标检测与跟踪算法综述视频目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的两个重要任务，目标检测是指在视频中检测和定位特定目标物体的位置，目标跟踪是指在连续的帧序列中追踪目标物体的运动轨迹。
这两个任务在许多应用领域中都有广泛的应用，如视频监控、自动驾驶、智能交通等。
目标检测技术的发展经历了从传统方法到深度学习方法的转变。
传统方法主要基于特征提取和分类器的组合，如Haar特征和AdaBoost分类器。
这些方法的性能在一些简单场景中表现良好，但在复杂场景中存在不足。
近年来，深度学习方法的兴起使得目标检测能够在更广泛的场景下取得显著的性能提升。
基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO和SSD等，通过引入卷积神经网络（CNN）和候选区域生成网络（Region Proposal Network, RPN）等结构，实现了高精度和实时性能的平衡。
目标跟踪是在视频序列中追踪目标物体的运动轨迹。
传统的目标跟踪方法主要基于视觉特征提取和目标模型匹配。
其中，常用的特征包括颜色直方图、梯度直方图和局部二值模式直方图等。
然而，这些传统方法容易受到场景变化和遮挡等因素的影响，因此对复杂场景下的目标跟踪效果不佳。
近年来，基于深度学习的目标跟踪方法取得了显著的进展。
这些方法通过使用卷积神经网络（CNN）对视频序列进行特征提取，然后利用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或卷积神经网络（CNN）对目标的位置进行预测，从而实现了精准而稳定的目标跟踪。
除了基于深度学习的方法，还有一些其他技术被用于视频目标检测和跟踪任务。
例如，基于目标轮廓的方法使用轮廓信息进行目标检测和跟踪，可以有效解决目标物体遮挡和变形等问题。
此外，基于密集光流的方法利用连续帧之间的光流信息来跟踪目标物体的运动。
这些方法都有不同的优势和适用场景，可以根据具体的应用需求选择合适的方法。
综上所述，视频目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的两个重要任务。
计算机视觉中的视频识别算法综述随着计算机技术的快速发展，计算机视觉逐渐成为热门研究领域。
视频识别作为计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于监控、智能交通、视频分析和虚拟现实等领域。
本文将综述计算机视觉中的视频识别算法，包括视频目标检测、跟踪和识别。
1. 视频目标检测算法视频目标检测是指在视频序列中准确定位并识别出感兴趣的目标，是视频识别的基础任务。
常见的视频目标检测算法包括：1.1 基于传统方法的视频目标检测算法：传统方法主要利用颜色、纹理和形状特征，采用背景建模、帧间差分或光流等方法，对目标进行检测。
然而，这些方法对光照变化、遮挡和复杂背景等情况较为敏感。
1.2 基于深度学习的视频目标检测算法：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展。
基于深度学习的视频目标检测算法借助卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等模型，实现了更准确和稳健的目标检测。
2. 视频目标跟踪算法视频目标跟踪是指在视频序列中实时追踪目标位置和形态的任务。
常见的视频目标跟踪算法包括：2.1 基于传统方法的视频目标跟踪算法：传统方法主要利用目标的颜色、形状和纹理等特征进行跟踪。
这些方法普遍存在对遮挡和目标外观变化不敏感的问题。
2.2 基于深度学习的视频目标跟踪算法：基于深度学习的视频目标跟踪算法利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，可以自动学习目标的外观和运动特征，实现更准确和鲁棒的目标跟踪。
3. 视频目标识别算法视频目标识别是指从视频序列中识别出目标的类别或身份信息。
常见的视频目标识别算法包括：3.1 基于传统方法的视频目标识别算法：传统方法主要利用目标的形状、颜色和纹理等特征进行识别。
这些方法通常需要手动设计特征和分类器，对目标变化较大和背景干扰较多的场景效果不佳。
3.2 基于深度学习的视频目标识别算法：基于深度学习的视频目标识别算法充分利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）等模型，从大量标注数据中自动学习目标的特征表示。
视频目标跟踪算法综述视频目标跟踪算法综述随着计算机视觉和人工智能的快速发展，视频目标跟踪（Video Object Tracking）成为了一个受到广泛关注和应用的热门领域。
视频目标跟踪是指在一个视频序列中，对某个特定目标的运动进行连续不断地检测和跟踪。
它在许多领域中有着广泛的应用，包括视频监控、交通管理、人机交互和智能驾驶等。
视频目标跟踪算法要解决的主要问题是目标的形状、运动和尺度的变化。
它需要从视频序列中准确地检测出目标，并根据目标的特征和行为来进行跟踪。
这是一个复杂而具有挑战性的任务，因为视频中的目标可能会受到光照变化、背景干扰、遮挡和目标自身快速运动等多个因素的干扰。
目前，视频目标跟踪算法主要可以分为传统非学习型方法和深度学习方法两大类。
传统非学习型方法主要包括以下几种常用算法：1. 基于颜色直方图的目标跟踪算法这类算法主要根据目标和背景像素的颜色直方图相似性来进行目标跟踪。
它们能够有效地应对背景干扰，但对于目标形状的变化和目标遮挡则表现较差。
2. 基于特征点的目标跟踪算法这类算法主要通过提取目标图像中的特征点，并在后续帧中匹配这些特征点来进行目标跟踪。
它们能够应对目标的形状和尺度的变化，但对于目标运动快速和背景干扰较大的情况则表现较差。
3. 基于运动模型的目标跟踪算法这类算法主要利用目标的运动模型来进行跟踪。
常用的方法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
它们能够应对目标的运动和尺度的变化，但对于目标形状的变化和目标遮挡则表现较差。
深度学习方法是近年来视频目标跟踪领域的主流方法，主要利用神经网络来提取目标的特征并进行跟踪。
常用的深度学习方法包括以下几种：1. 基于卷积神经网络的目标跟踪算法这类算法主要通过在卷积神经网络中训练目标的特征提取模型来进行跟踪。
它们能够从大量数据中学习到目标的特征，对于目标的形状和尺度的变化具有良好的适应性。
2. 基于循环神经网络的目标跟踪算法这类算法主要通过在循环神经网络中建模目标的时序信息来进行跟踪。
计算机视觉中的目标检测与跟踪技术综述计算机视觉技术近年来得到了快速发展，其中目标检测与跟踪技术被广泛应用于各个领域，如智能交通、智能安防、自动驾驶等。
目标检测与跟踪技术的发展为人们的生活带来了很多便利，本文将对计算机视觉中的目标检测与跟踪技术进行综述。
一、目标检测技术目标检测技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，主要用于在图像或视频中识别目标并确定其位置。
目标检测技术的发展经历了从传统方法到深度学习方法的演变。
传统的目标检测方法主要包括基于特征的方法和基于模型的方法。
基于特征的方法通常使用Haar特征、HOG特征等来描述目标的特征，并结合机器学习算法如SVM、Adaboost等进行目标检测。
基于模型的方法则是利用目标的形状和结构信息建立模型，并通过模型匹配实现目标检测。
然而，传统的方法在目标检测精度和效率上存在一定的局限性。
随着深度学习技术的快速发展，深度学习方法在目标检测领域取得了巨大的成功。
目前最流行的深度学习架构包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
这些深度学习方法能够通过卷积神经网络来学习图像中目标的特征，从而在多个尺度下实现目标检测。
二、目标跟踪技术目标跟踪技术是指在视频序列中追踪目标的位置和运动轨迹。
目标跟踪技术在实际应用中起到了非常重要的作用，如视频监控、自动驾驶等领域都需要用到目标跟踪技术。
目标跟踪技术主要分为两类：在线跟踪和离线跟踪。
在线跟踪是指在实时视频流中进行目标跟踪，需要保证跟踪的效率和准确性。
传统的在线跟踪方法主要是通过目标的外观特征来进行跟踪，如颜色、纹理等。
然而，这些方法在面对目标出现遮挡、光照变化等情况时通常无法很好地跟踪目标。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，深度学习方法在目标跟踪领域也取得了很大的突破。
基于深度学习的目标跟踪方法能够利用卷积神经网络来学习目标的外观特征和运动模式，从而在复杂环境下实现高效准确的目标跟踪。
三、目标检测与跟踪技术的融合目标检测与跟踪技术的融合是计算机视觉领域的研究热点之一。
视频目标检测与跟踪算法综述1、引言运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。
本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。
2、视频监控图像的运动目标检测方法运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。
运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。
目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。
背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。
所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。
目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。
2.1帧差法帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设f k（x, y）和f（k i）（x, y）分别为图像序列中的第k帧和第k+1帧中象素点（x，y）的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1所示：Diff ki f k（x, y） f（k 1）（x, y）（2-1）2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。
利用此原理便可以提取出目标。
下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1式得到第k帧和第k+1帧的差值图像Diff k 1；2、对所得到的差值图像Diff k 1二值化（如式子2-2示）得到Qk+1 ；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准确，对Q k 1进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为M k 1。
1255,if ,Diff k 1（x,y） T（T为阈值）（2-2）0,if ,Diff k1（x,y） T1从结果看在简单背景下帧差法基本可检测到运动目标所在的位置， 而且计算简单，复杂度低。
当图像采样间隔较小时， 帧差法对图像场景变化不敏感，这是 帧差法的优点，但同时目标部分漏检的可能性增大了， 容易使检测到的目标出现 空洞。
在实际应用中，由于帧差法的简易性，帧差法经常作为某些改进算法的基 础。
2.2光流法光流的概念［30,31］是由Gibson 在1950年首先提出的，光流理论在计算机 视觉，三维运动分析中有着非常广泛的作用。
外界物体由于运动在人的视网膜上 产生一系列连续变化的信息，这些信息就如同是光的流一样不断从眼中流过， 故 此称之为光流。
1981年Horn 和Schunek 创造性的将二维速度场和我们通常所 说的图像的灰度联系在一起，提出了光流约束方程，从而使得光流的计算有了最 基本的方法。
随后光流法不断发展，按照理论基础分为：微分法，快匹配法，基 于能量的方法，基于相位的方法，其中尤以微分法最为常用，该方法主要是基于 下面两种假设：1、 强度不变假设，即在一组连续的二维图像序列中，某个 目标的运动轨迹在各帧中对应的像素点具有相同的灰度值。
2、 全局平滑假设，即物体的运动矢量是局部平滑的或只有缓慢变化。
特别 是刚体运动，各相邻像素点具有相同的运动速度，即速度平滑。
这时，光流矢量 梯度的模值的平方应该最小，用 x 和y 分量的拉普拉斯算子的平方和来表征光 流场的平滑程度。
假如给定一个图像上m 点坐标为(x ，y),且它在t 时刻的象素值为I (x, y,t)在 t d t 时刻该点运动到(x d x ,y d y )，象素值为：I(x d x ,y d y ,t d 」则在强度不变的假设下：I (x d x , y d y ,t d t ) I (x, y,t) 公式2-3即为光流约束方程，将式2-3泰勒展开，并令d t 趋于0,我们可以得到:I x U I y V I t0 (2-3)(2-4)帧差流程图其中I x I. x，|y I；y，I t p t，u d xj d t，v d y.. d t，（u,v）即为像素点在图像平面运动产生的瞬时速度场也即光流场。
光流法的主要任务就是通过求解光流约束方程求出U、V,但是由于只有一个方程，并不能唯一确定U和V，这就用到了第二个假设，在该假设下就是要使得：E （（I x U I y V I t）2 a2（（」）2（亠）2（」）2（」）2））d x d y min （2-5）x y x y其中a是个权重系数，一般取0.5,这样联合（2-4）式和（2-5）式即可得到：n 1 n n nt 2 2 2..u u I x[I x U I y V I ]；[a I x I y ]n 1 n n n t 2 2 2 （3-6）V V I y[I x U I y V I ],[a I x I y ]从推导的过程看，光流法的计算非常复杂，难于满足实时性的要求，且在目标提取时对噪声很敏感，所以此算法还难以直接在实际中推广使用。
2.3背景减除法背景减除法是将视频帧与背景模型进行比较，通过判定灰度等特征的变化，或用直方图等统计信息的变化来判断异常情况的发生和分割出运动目标。
基于背景差的方法，概念非常清晰。
该方法与帧差法相比，可以检测出短时间静止的目标，如短时间静止的车辆（长时间静止的车辆可以归为背景），且不受车速快慢的限制；与光流法相比，背景差法可以通过简化算法，降低计算量，满足视频检测的实时性要求。
但随着研究的不断深人，算法的复杂性也在不断提高，特别是对较复杂场景下的前景（运动目标）检测，如针对光照变化场景下的目标检测（室外的环境光、室内的灯光等），针对含有高噪声场景区域的目标检测（场景中含有树木、水面、旗帜等物体的反复运动），针对场景频繁发生改变（车辆停止、背景中物体搬动等）情况下的目标检测等问题，使得算法的复杂性大大提高。
用背景减除法进行运动目标检测的主要过程包括预处理、背景建模、前景检测和运动区域后处理等。
背景建模是背景减除法的核心环节，目前主要方法有：基于背景的时间差分法、中值滤波法、W4方法、线性预测法、非参数模型法（又称内核密度估计法）、混合Gauss法、隐马尔科夫模型法（HMM）、本征法、基于均值替换的背景估计法、码本方法等。
目前用无参的核密度估计方法对复杂场景的背景建模正成为背景差方法研究的热点，该方法特别针对具有微小重复运动的场合，如含有摇动的树叶、晃动的灌木丛、旋转的风扇、海面波涛、雨雪天气、光线反射等运动的场合。
由于基于无参的核密度估计的背景建模是对一段视频的统计分析，在对视频图像中的背景进行建模时，计算量很大，这势必会影响算法的实时性，因此需要在提高背景建模的速度与准确率上做大量的研究工作，同时改进模型的适应性。
另外，背景更新策略方面，如何判断是否需要更新背景模型，如何及时的更新背景模型都是现阶段困扰研究人员的问题。
基于无参方法的背景差法主要分为四个步骤：1、利用无参法对背景进行建模，2、核函数带宽选择，3.对背景模型进行更新，4、运动目标的提取。
对于以上三种运动目标的检测方法，帧差法实现最为简单，但目标提取效果较差，该方法通常可以作为某种改进算法的基础。
光流法相对准确，但计算复杂，实时性很差，且对多目标提取困难。
背景差法可以较好的提取目标轮廓，但该方法涉及对背景的建模，建模过程比较复杂。
这些早期提出的移动目标检测方法大都单独地处理各个像素的灰度值或颜色而没有考虑较大尺度上的特征，故可称它们为基于像素的方法。
典型的方法包括均值-阈限方法、高斯混合模型、非参数模型等。
由于这些方法没有充分利用局部像素之间的关系信息，很多有效的图像特征无法得到表示，从而导致移动目标检测精度及效度都受到影响。
后期大量的检测方法都不同程度地利用了局部区域层次的信息，称为基于区域的方法。
典型的基于区域的方法包括纹理方法直方图方法等。
针对移动目标检测的各种像素级、区域级特征不断被提出，它们各有各的优缺点。
如何能够设计一种特征将这些特征统一地结合在一起，从而充分利用各自的优势显得非常有意义。
一种简单的思路是用几种特征组成特征向量，并利用该向量作为各个像素的特征：f k [x, y, LBP(x,y),|l x(x,y) , I y(x, y),……]3、视频目标跟踪算法运动目标跟踪是在目标检测的基础上，对检测到的目标进行有效跟踪。
目前, 在视频监控、人机交互及某些高级的视频系统中，对感兴趣目标的跟踪是其中必不可少的重要环节，它为后面更高级的视觉应用提供有价值的信息。
通常影响跟踪的因素主要有四个：目标模板的表示，候选目标的表示，相似度的衡量和搜索的策略。
衡量跟踪算法优劣的条件有两个，即实时性和鲁棒性，所以一个好的跟踪算法应满足：1. 实时性好：算法要费时少，至少要比视频采集系统的采集速率快，否则将无法实现对目标的正常跟踪。
如果跟踪系统还涉及到其他的图像处理环节，那么就要预留较多的时间给图像处理部分，所以实时性至关重要。
2. 鲁棒性强：实际的观测环境，图像的背景可能很复杂。
光照、图像噪音及随时可能出现的目标遮挡，均使目标的跟踪变得非常困难。
因此算法的鲁棒性对跟踪效果的好坏起着重要的作用。
以上提到的两条很难在系统中同时得以满足，往往需要某种折中，以期得到较好的综合性能。
通常运动目标的跟踪可以分为运动目标检测、运动目标的特征选取和目标的后续跟踪三个阶段。
由此可见跟踪算法远比单纯的目标检测算法复杂的多。
根据被跟踪目标信息使用情况的不同，可将视觉跟踪算法分为：基于对比度分析的目标跟踪、基于匹配的目标跟踪和基于运动检测的目标跟踪。
基于对比度分析的跟踪算法主要利用目标和背景的对比度差异，实现目标的检测和跟踪。
基于匹配的跟踪主要通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位。
基于运动检测的跟踪主要根据目标运动和背景运动之间的差异实现目标的检测和跟踪。
前两类方法都是对单帧图像进行处理。
基于匹配的跟踪方法需要在帧与帧之间传递目标信息。
对比度跟踪不需要在帧与帧之间传递目标信息。
基于运动检测的跟踪需要对多帧图像进行处理。
除此之外，还有一些算法不易归类到以上 3 类，如多目标跟踪算法或其他一些综合算法。
3.1 基于对比度分析的目标跟踪算法基于对比度分析的目标跟踪算法利用目标与背景在对比度上的差异来提取、识别和跟踪目标。
这类算法按照跟踪参考点的不同可以分为边缘跟踪、形心跟踪和质心跟踪等。
这类算法不适合复杂背景中的目标跟踪，但在空中背景下的目标跟踪中非常有效。
边缘跟踪的优点是脱靶量计算简单、响应快，在某些场合（如要求跟踪目标的左上角或右下角等）有其独到之处。
缺点是跟踪点易受干扰，跟踪随机误差大。
重心跟踪算法计算简便，精度较高，但容易受到目标的剧烈运动或目标被遮挡的影响。
