目标跟踪算法综述

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。

目标跟踪算法综述孟琭;杨旭【摘要】目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题,最近随着人工智能技术的飞速发展,运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注.本文对主流目标跟踪算法进行了综述,首先,介绍了目标跟踪中常见的问题,并由时间顺序对目标跟踪算法进行了分类:早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法.接下来,对每一类中经典的跟踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较.最后,使用OTB-2013数据集对目标跟踪算法进行测试,并对结果进行分析,得出了以下结论:1)相比于光流法、Kalman、Meanshift等传统算法,相关滤波类算法跟踪速度更快,深度学习类方法精度高.2)具有多特征融合以及深度特征的追踪器在跟踪精度方面的效果更好.3)使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础.4)尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度.【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2019(045)007【总页数】17页(P1244-1260)【关键词】目标跟踪;特征选择;Meanshift;尺度变化;核相关滤波【作者】孟琭;杨旭【作者单位】东北大学信息科学与工程学院沈阳 110000;东北大学信息科学与工程学院沈阳 110000【正文语种】中文运动目标跟踪一直以来都是一项具有挑战性的工作,也是研究的热点方向.现阶段,随着硬件设施的不断完善和人工智能技术的快速发展,运动目标跟踪技术越来越重要.目标跟踪在现实生活中有很多应用,包括交通视频监控、运动员比赛分析、智能人机交互[1]、跟踪系统的设计[2]等.由于在目标跟踪中存在形态变化、图像分辨率低、背景复杂等情况,因此研究出一个性能优良的跟踪器势在必行.早期的目标跟踪算法主要是根据目标建模或者对目标特征进行跟踪,主要的方法有:1)基于目标模型建模的方法:通过对目标外观模型进行建模,然后在之后的帧中找到目标.例如,区域匹配、特征点跟踪、基于主动轮廓的跟踪算法、光流法等.最常用的是特征匹配法,首先提取目标特征,然后在后续的帧中找到最相似的特征进行目标定位,常用的特征有:SIFT[3]特征、SURF[4]特征、Harris角点[5]等.2)基于搜索的方法:随着研究的深入,人们发现基于目标模型建模的方法[6]对整张图片进行处理,实时性差.人们将预测算法加入跟踪中,在预测值附近进行目标搜索,减少了搜索的范围.常见一类的预测算法有Kalman[7]滤波、粒子滤波[8]方法.另一种减小搜索范围的方法是内核方法:运用最速下降法的原理,向梯度下降方向对目标模板逐步迭代,直到迭代到最优位置.诸如,Meanshift[9−10]、Camshift[11]算法.综上所述,传统的目标跟踪算法存在两个致命的缺陷:1)没有将背景信息考虑在内,导致在目标遮挡,光照变化以及运动模糊等干扰下容易出现跟踪失败.2)跟踪算法执行速度慢(每秒10帧左右),无法满足实时性的要求.在过去的4年中,目标跟踪取得了突破性的进展,主要由于将通信领域的相关滤波(衡量两个信号的相似程度)引入到了目标跟踪中.一些基于相关滤波的跟踪算法(MOSSE[12]、CSK[13]、KCF[14]、BACF[15]、SAMF[16])等,也随之产生,速度可以达到数百帧每秒,可以广泛地应用于实时跟踪系统中.其中不乏一些跟踪性能优良的跟踪器,诸如SAMF、BACF在OTB[17]数据集和VOT2015[18]竞赛中取得优异成绩.近期,人们开始将深度学习方法应用到目标跟踪中,取得了很好的效果,ECO[19]在VOT2017[20]竞赛中获得了冠军.据我们所知[21],目前还没有关于目标跟踪进展完整的文献综述和详细调查.在这项工作中,我们由时间顺序回顾现有的跟踪算法,并根据最新算法在OTB数据集上的结果进行分析.此外,我们从以下几个方面对目标跟踪算法进行了分析、总结和综述: 1)分析了生成式追踪和判别式追踪两类方法的基本原理,并介绍了每种类型方法的跟踪算法.2)总结了早期跟踪算法的发展过程以及Meanshift算法的改进策略.3)详细解释了时域到频域的转换原理,以及相关滤波算法如何减少计算的复杂度,从而提升计算速度.4)通过特征的选择、尺度的变化、框架的改变三个方面对相关滤波改进策略进行分析,并列举了一系列改进的方法.5)分析深度学习类方法的结构特点,通过对比深度学习方法和相关滤波方法,分析了今后的发展方向.本文结构如下:在第1节中,我们简要介绍了跟踪中常见的问题以及生成式追踪和判别式追踪的特点.在第2节中,我们简要介绍了几种经典的跟踪方法,并从三个方面对Meanshift的改进算法进行了分析.在第3节中,首先对相关滤波的理论基础及其数学推导进行介绍,然后从特征的选择、尺度的变化、模型的改变三个方面对现有的相关滤波器进行了回顾.第4节中,简要介绍深度学习类跟踪算法并对其进行分类讨论.第5节中,针对基于相关滤波的目标跟踪算法和基于深度学习的目标跟踪算法,进行比较和分析.总结了全文并展望目标跟踪算法下一步的发展方向.1 背景和相关工作1.1 跟踪中常见的问题研究人员对运动目标跟踪技术的探索已有多年,目标跟踪算法的性能逐渐改善,但是在复杂条件下对运动目标实现实时、稳定的跟踪仍存在很大的挑战,面临的挑战主要如下[22]:1)形态变化.姿态变化是目标跟踪中常见的干扰问题.运动目标发生姿态变化时,会导致它的特征以及外观模型发生改变,容易导致跟踪失败.例如:体育比赛中的运动员、马路上的行人.2)尺度变化.尺度的自适应也是目标跟踪中的关键问题.当目标尺度缩小时,由于跟踪框不能自适应跟踪,会将很多背景信息包含在内,导致目标模型的更新错误:当目标尺度增大时,由于跟踪框不能将目标完全包括在内,跟踪框内目标信息不全,也会导致目标模型的更新错误.因此,实现尺度自适应跟踪是十分必要的.3)遮挡与消失.目标在运动过程中可能出现被遮挡或者短暂的消失情况.当这种情况发生时,跟踪框容易将遮挡物以及背景信息包含在跟踪框内,会导致后续帧中的跟踪目标漂移到遮挡物上面.若目标被完全遮挡时,由于找不到目标的对应模型,会导致跟踪失败.4)图像模糊.光照强度变化,目标快速运动,低分辨率等情况会导致图像模型,尤其是在运动目标与背景相似的情况下更为明显.因此,选择有效的特征对目标和背景进行区分非常必要.1.2 目标跟踪算法的基本分类近20年,涌现出大量的目标跟踪算法,根据其工作原理,我们将其分为生成式模型和鉴别式模型两种.1.2.1 生成式模型早期的工作主要集中于生成式模型跟踪算法的研究,如光流法[23−24]、粒子滤波[8]、Meanshift算法[9−10]、Camshift[11]算法等.此类方法首先建立目标模型或者提取目标特征,在后续帧中进行相似特征搜索.逐步迭代实现目标定位.但是这类方法也存在明显的缺点,就是图像的背景信息没有得到全面的利用.且目标本身的外观变化有随机性和多样性特点,因此,通过单一的数学模型描述待跟踪目标具有很大的局限性.具体表现为在光照变化,运动模糊,分辨率低,目标旋转形变等情况下,模型的建立会受到巨大的影响,从而影响跟踪的准确性;模型的建立没有有效地预测机制,当出现目标遮挡情况时,不能够很好地解决.1.2.2 鉴别式模型鉴别式模型是指,将目标模型和背景信息同时考虑在内,通过对比目标模型和背景信息的差异,将目标模型提取出来,从而得到当前帧中的目标位置.文献在对跟踪算法的评估中发现[25],通过将背景信息引入跟踪模型,可以很好地实现目标跟踪.因此鉴别式模型具有很大的优势.2000年以来,人们逐渐尝试使用经典的机器学习方法训练分类器,例如MIL[26]、TLD[27]、支持向量机[28]、结构化学习[29]、随机森林[30]、多实例学习[31]、度量学习[32].2010年,文献[12]首次将通信领域的相关滤波方法引入到目标跟踪中.作为鉴别式方法的一种,相关滤波无论在速度上还是准确率上,都显示出更优越的性能.然而,相关滤波器用于目标跟踪是在2014年之后.自2015年以后,随着深度学习技术的广泛应用,人们开始将深度学习技术用于目标跟踪.2 早期的跟踪算法运动目标跟踪,首先对目标进行有效地表达.然后在接下来的视频序列的每一帧中找到相似度与目标最大的区域,从而确定目标在当前帧中的位置.早期的生成式方法主要有两种思路:1)依赖于目标外观模型.通过对目标外观模型进行建模,然后在之后的帧中找到目标.例如:光流法.2)不依赖于目标外观模型.选定目标建立目标模型,然后在视频中搜索找到目标模型.例如:Meanshift.2.1 光流法2.1.1 光流法思想光流法(Lucas-Kanade)的概念首先在1950年提出,它是针对外观模型对视频序列中的像素进行操作.通过利用视频序列在相邻帧之间的像素关系,寻找像素的位移变化来判断目标的运动状态,实现对运动目标的跟踪.但是,光流法适用的范围较小,需要满足三种假设:图像的光照强度保持不变;空间一致性,即每个像素在不同帧中相邻点的位置不变,这样便于求得最终的运动矢量;时间连续.光流法适用于目标运动相对于帧率是缓慢的,也就是两帧之间的目标位移不能太大.2.1.2 基于光流法的改进随后,人们开始在光流法的基础上进行了改进.文献[33]中将Harris角点检测与光流法相结合,将光流法中的像素换成Harris特征点进行目标跟踪,这样减少了跟踪像素的数量,使得算法的复杂度降低,处理速度加快.同时,相比于普通的像素,Harris角点对目标的描述更好,具有很强的鲁棒性.相似的,文献[34]中将光流法与SIFT特征进行融合,提取SIFT特征进行跟踪,取得了很好的效果.文献[35]中首次提出人造光流的概念,将真实光流与人造光流进行比较,通过矢量差判断目标的运动.文献[36]中,为了提高算法匹配的准确性,在光流法的框架上引入了前景约束.然而,基于光流的目标跟踪有很多的缺点.它对视频中所有的像素进行计算,实时性差.因此,采用一定的缩小计算范围的算法,具有重大意义.其中常见的算法有Kalman滤波、粒子滤波等.2.2 Kalman滤波Kalman滤波是一种能够对目标的位置进行有效预测的算法.它建立状态方程,将观测数据进行状态输入,对方程参数进行优化.通过对前n帧数据的输入,可以有效地预测第n帧中目标的位置,Kalman估计也叫最优估计.因此,在目标跟踪过程中,当目标出现遮挡或者消失时,加入Kalman滤波可以有效地解决这种问题.缺点是是Kalman滤波只适合于线性系统,适用范围小.针对Kalman滤波适用范围小这一问题,人们提出了粒子滤波的方法.粒子滤波的思想源于蒙特卡洛思想,它利用特征点表示概率模型.这种表示方法可以在非线性空间上进行计算,其思想是从后验概率中选取特征表达其分布.最近,人们也提出了改进平方根容积卡尔曼滤波的方法来减小误差[37],从而实现精准跟踪.2.3 核方法2.3.1 基本思想另一类基于搜索的方法是核方法.核跟踪方法是目标跟踪的主要方法,应用非常广泛.例如Meashift、Camshift算法,它直接运用最速下降法的原理,向梯度下降方向对目标模板逐步迭代,直到迭代到最优位置.它的核心就是一步一步迭代寻找最优点,在跟踪中,就是为了寻找相似度值最大的候选区间.我们这样定义方向矢量:满足计算范围内的t个样本点与区域几何中心的矢量和.其中xi为样本点,x为区域的几何中心.Sh为符合计算区域的半径为r的球区域.Meanshift就是对样本点与中心点的矢量差求平均值.矢量和的方向就是概率密度增加的方向,沿着概率密度增加的方向移动向量,逐步迭代直到找到最优解.但是这种搜索方法存在缺陷,只对样本点进行计算,无论距离中心点的远近,其贡献是一样的.当目标出现遮挡或运动模糊时,外层的特征容易受到背景的影响,其准确性降低.针对这一情况,我们应该赋予不同的采样点不同的权值,离中心点越近,权值越高;反之亦然.因此,我们应该选择合适的系数来提高跟踪算法的鲁棒性.为了解决这一问题,Du等[9]将Epannechnikov核函数引入到Meanshift中.图1 Meanshift跟踪原理图Fig.1 The tracking schematic of Meanshift图1表达了Meanshift的跟踪原理示意图:可以看出,算法通过逐步迭代寻找概率密度最大的方向.当偏移量小于某一设定阈值时,则可以认为样本迭代到最佳位置,达到目标跟踪的目的.跟踪的过程分为三个步骤:1)目标模型的建立:在初始帧中选中目标模型,对初始帧中的目标区域建立RGB颜色空间直方图.目标的模型表示如下:其中,c是归一化系数,K 表示内核函数,在本算法中使用Epanechikov核函数,δ函数是判断点xi是否属于目标区域,在区域内为1,不在区域内为0.2)模型的搜索:在后续帧中,在前一帧的基础上逐步搜索,得到目标区域的模型如下.其中,y为窗口的中心坐标,h表示核窗口的宽度.3)相似度判别:相似度判别式是判断是否继续迭代的条件.当目标模型与跟踪模型的相似度小于特定的阈值时,迭代停止,得到待跟踪的目标区域.引入BH系数进行判断,系数值越大,相似度越高.Su为目标模板,Qu为候选区域模板.Meanshift算法虽然实现了较好的跟踪效果,但是对目标尺度的变化不能进行自适应的跟踪.针对这一缺陷,人们提出了Camshift算法.Camshift算法是在Measnhift 基础上的改进,在其中加入了尺度自适应机制,可以根据目标的大小自动调节跟踪框的尺度,算法的流程图如图2:首先,Camshift算法中使用的是HSV颜色直方图.这是由于HSV颜色直方图具有较强的鲁棒性.其次,根据所求得的颜色直方图将初始输入图像转化为概率分布图像.最后是Meanshift迭代过程.进行Meanshift迭代,将前一帧的输出作为后续帧的输入.其思想与Meanshift相同,移动窗口中心到质心,逐步迭代,直到满足迭代终止条件.在迭代的过程中,通过零阶距调整窗口的大小.图2 Camshift算法流程图Fig.2 Camshift algorithm flow chart2.3.2 改进方向随着核方法的应用越来越广泛,近年来基于其改进的算法层出不穷,主要针对背景复杂,遮挡与消失和算法的融合三个方面,改进的结构如图3所示.背景复杂:追踪过程中视频序列会存在光照干扰,背景混乱等复杂情况.通过对特征提取的改进,可以使得跟踪效果得到提高.文献[38]中在Camshift算法的基础上扩展了颜色空间,使得对光照强度变化不敏感.文献[39]中提出了将纹理特征加入到Meanshift算法中进行跟踪的方法,因为纹理特征能够更好地描述目标的表观特征,能够克服背景颜色相似干扰.文献[40]中使用全局匹配和局部跟踪方法,提出一个启发式局部异常因子来提高跟踪精度.Harris角点具有抗干扰、旋转不变性等优点,因此文献[41]中将Harris角点加入到Meanshift算法中.由于优质角点的引入,不但减少了计算量,提高了算法的效率;还能够提高算法在复杂情况下的跟踪效果.遮挡和消失:Meanshift算法中没有模型的预测机制,当目标被遮挡或者短暂消失时,跟踪框会将包含的背景等干扰信息当成目标模型进行更新,从而导致跟踪失败.文献[42]将Camshift算法与Kalman滤波相结合,运用Kalman滤波的预测机制来优化Camshift算法,在目标短暂消失的情况下仍能很好的跟踪.在文献[43]中,作者提出了一种基于加权片段的方法来处理部分遮挡,权重来源于片段和背景颜色之间的差异.这种方法不仅对光照不敏感,而且能够很好地解决目标遮挡问题.多算法的融合:算法的融合是为了让每个算法优势互补,提高融合后算法的性能.文献[44−45]中将Camshift算法与粒子滤波相结合,通过粒子滤波选择特征点,然后将选择的特征点进行Camshift跟踪,这样可以对原始算法进行优化,但是计算速度变慢.之后的算法也有将Meanshift算法与光流法进行融合[46],对每个像素进行操作,解决运动速度过快问题,取得了较好的效果.文献[47]提出了一种结合Meanshift算法和运动矢量分析的新型算法,在算法中选择视频序列进行分析,可以得到目标运动的方向和速度,为Meanshift的迭代指出反向,减少了迭代次数,提高算法的效率.核方法由于其快速收敛的性质在实际中得到越来越广泛的应用,研究人员逐步将优质的特征,尺度自适应以及模型的预测机制加入到核方法中并取得了很好的效果.但是跟踪的速度难以得到本质上的提高,人们开始考虑使用新的跟踪算法来提高跟踪精度.3 相关滤波跟踪算法在相关滤波方法用于目标跟踪之前,所有的跟踪算法都是在时域上进行处理.在运算过程中,涉及到复杂的矩阵求逆计算,运算量大,实时性差.基于相关滤波的目标跟踪方法将计算转换到频域,利用循环矩阵可以在频域对角化的性质,大大减少了运算量,提高运算速度.KCF在相关滤波基础上进行了优化,引入了循环矩阵.目标跟踪过程中缺少大量的负样本,通过循环矩阵可以增加负样本的数量,提高分类器训练的质量.将高斯核加入到岭回归中,能够将非线性的问题转换到高维的线性空间中,简化计算. 3.1 相关滤波跟踪理论相关是描述两个信号之间的关系,而卷积是计算激励信号作用于系统所产生的系统零状态相应.在函数对称情况下,卷积和相关具有相同的效果[12].相关:卷积:基本思想为越是相似的两个目标相关值越大,也就是视频帧中与初始化目标越相似,得到的相应也就越大.我们知道,时域的卷积可以转化为频域的相乘来实现:训练的目标就是得到这样的一个滤波器模板,使得响应输出最大化.图3 核跟踪算法改进结构图Fig.3 The improved structure diagram of kernel tracking algorithm时间域上公式表示(f:输入;h:滤波器;g:输出):频域公式表示(G、F、H 分别为g、f、h对应的傅里叶变换结果):所计算的目标为:MOSSE滤波器方法目标如下:对目标函数求导,得到结果如下:3.2 核相关滤波器(KCF)在KCF中,作者将目标跟踪问题的求解转化为一个分类问题(图像中的目标和背景).这个分类问题的求解应用了岭回归方法[13−14],所得到的分类器中包含了矩阵的逆运算,其运算量复杂,严重影响跟踪系统的实时性.KCF在分类器的计算中引入了循环矩阵,巧妙地规避了矩阵的逆运算,大大减少了分类器的运算量.高斯核函数的引入可以将非线性问题转化为高维空间中的线性问题,使得算法更具有一般性.KCF可以分为:模型建立、在线匹配、模板更新三个部分.1)模型建立.目标函数为:我们的目标是最小化采样数据与下一帧真实目标位置的距离.在解方程组中求解极值时,只要对w进行微分,使导数为0,即可得到最小值:转化在傅里叶域为:但是,大多数情况下是非线性问题.我们引入了高维核函数的概念.在高维空间中非线性问题w可以变成一个线性问题.那我们的目标函数就可以表示成:其中,k表示核函数的定义运算如下:将之前求w的问题转换成了求α的问题:对于核方法,一般不知道非线性函数ϕ(x)的详细表达,而只是刻画在核空间的核矩阵ϕ(x)ϕT(x).那么令K 表示核空间的核矩阵.由核函数得到,那么:这里表示K矩阵的第一行的傅里叶变换.2)在线匹配.定义Kz是测试样本和训练样本间在核空间的核矩阵.通过推导[14]最终得到各个测试样本的响应:其中,Kxz是指核矩阵Kz的第一行,找到最大值对应的位置即为所求.3)模板更新.针对外观模型的变化,将双线性插值方法加入到目标模型的更新中.滤波器系数α和目标观测模型x为:3.3 相关滤波算法发展根据相关滤波算法的结构,在本节中,我们将从特征的选择,尺度的估计以及分类器的模型三个方面进行讨论.本节的框架图如图4所示:特征分为单一特征和混合特征两类;尺度的估计包括尺度池估计、分块估计、特征点估计三类;跟踪模型的改进分为模型结构上的改进和模型融合.图4 相关滤波类算法发展方向Fig.4 Development direction of correlation filters algorithm3.3.1 特征的选取1)单特征.最早的相关滤波器MOSSE[12]使用的是灰度特征.由于灰度特征的单一性,使得其优点是跟踪速度快,可以达到669帧每秒,但缺点是跟踪精度低.随后的算法CSK[13]是在MOSSE的基础上增加了循环矩阵和核函数进行估计,但在特征上没有做进一步的优化,仍使用灰度特征,其目标跟踪速度可达320帧每秒.随后CN[48]是在2014年在CSK的基础上提出,它采用的是颜色特征(Color name).为了提高运算速度,论文中还用了PCA将11维的特征降到2维,并改进了模型跟踪方案.KCF[14]与CSK[13]是同一作者,可以说是KCF是对CSK的进一步完善.KCF中使用的是HOG[53]特征,目标的表面纹理特征和轮廓形状能够很好地被HOG特征来描述. 2)多特征.随着研究的深入,人们逐渐发现使用单独的特征在跟踪准确率和跟踪速度上存在着性能瓶颈.因此,多特征融合成为了目标跟踪的研究热点.SAMF[16]是将CN、灰度特征和HOG特征进行矢量链接,将链接后的特征作为跟踪的特征.STAPLE[54]是在DSST[50]算法基础上将特征进行融合,DSST算法中使用的HOG特征,其对运动模糊、光照变化具有很强的鲁棒性;而对于目标发生形变时跟踪效果差.由于目标在运动过程中颜色分布不会改变,颜色直方图可以很好地处理目标形变情况.因此,作者将HOG特征与颜色统计特征进行互补,共同作为目标的输入特征.MOCA[51]中使用的是MC-HOG特征,首先,将输入的RGB图像转换为颜色空间;然后,分别从颜色空间中的每个通道提取HOG;最后,将所有HOG特征结合在一起,形成一个三维矩阵或一个长向量,作为特征矩阵或特征向量.近年来,随着深度学习方法的广泛应用,人们考虑将深度特征运用在目标跟踪算法中.HCF[52],将深度学习提取的卷积特征用于目标跟踪.Deep-SRDCF[64]算法中,采用单卷积层进行建模,用输出的深度特征进行目标跟踪,这样能够更好地区别目标与背景.由上述的讨论我们可以得出,目标特征的选择经历了由简单到复杂的过程.最开始人们使用灰度、颜色、HOG、深度特征等单一的特征.随着研究的进展,为了发挥每种。

目标跟踪综述目标跟踪是指在视频监控系统或图像处理中，将特定目标物体从连续变化的场景中进行定位和跟踪的技术。

目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、安防、智能交通等领域。

目标跟踪的主要目标是识别、跟踪和通过目标位置预测目标的未来位置。

它可以根据目标的外观、形状、运动、上下文等特征进行分类和识别，然后通过复杂的算法在连续帧的图像序列中跟踪目标位置的变化。

目标跟踪技术需要解决很多挑战，如光照变化、目标遮挡、视角变化、背景干扰等。

为了克服这些挑战，研究人员提出了许多不同的目标跟踪方法。

基于特征的目标跟踪是最常见的方法之一。

它通过提取目标的某些特定特征（如颜色、纹理、形状等）并根据这些特征进行匹配来实现目标的跟踪。

这种方法有助于解决目标外观的变化和光照变化等问题，但对于目标遮挡和背景干扰等情况仍然面临困难。

另一种常用的目标跟踪方法是基于模型的方法。

这种方法使用事先训练的模型来描述目标的外观和形状，并通过将模型对应到当前图像中来进行目标的跟踪。

这种方法对于目标外观和形状的变化有一定的适应性，但需要大量的训练数据，并且对于复杂场景中的目标遮挡和背景干扰效果较差。

最近，深度学习技术的发展为目标跟踪提供了新的解决方案。

通过使用深度神经网络对图像进行特征提取和分类，在目标跟踪任务中取得了很好的效果。

深度学习方法能够自动学习目标的特征表示，对于复杂的目标和场景具有较强的鲁棒性。

总之，目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域中的重要研究方向。

随着技术的不断进步，目标跟踪方法越来越成熟，并且在实际应用中得到了广泛的使用。

未来，我们可以期待更高效、准确和鲁棒的目标跟踪算法的发展。

深度学习的目标跟踪算法综述引言：随着深度学习技术的快速发展，目标跟踪领域也得到了巨大的发展。

目标跟踪是指在视频序列中，对感兴趣的目标进行连续的定位和跟踪，其在计算机视觉、自动驾驶、视频监控等领域有着广泛的应用前景。

本文将综述几种常见的深度学习目标跟踪算法，以便读者对这一领域有更全面的了解。

一、基于卷积神经网络的目标跟踪算法卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中最常用的网络结构之一。

它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动提取图像特征。

在目标跟踪中，常用的基于CNN的算法有Siamese网络、Correlation Filter网络和DeepSORT等。

1. Siamese网络Siamese网络是一种基于孪生网络结构的目标跟踪算法，它通过输入一对图像样本来学习两个样本之间的相似度。

该网络通过训练得到的特征向量，可以用于计算待跟踪目标与骨干网络中的目标特征之间的距离，从而确定目标的位置。

2. Correlation Filter网络Correlation Filter网络是一种基于卷积神经网络的目标跟踪算法，它通过训练得到的滤波器，可以将目标与背景进行区分。

该算法通过计算滤波响应图，来确定目标的位置和尺度。

3. DeepSORTDeepSORT是一种结合深度学习和传统目标跟踪算法的方法，它通过使用CNN进行特征提取，并结合卡尔曼滤波器对目标进行预测和更新。

DeepSORT在准确性和实时性上都有较好的表现，在实际应用中有着广泛的使用。

二、基于循环神经网络的目标跟踪算法循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型。

在目标跟踪中，RNN可以考虑到目标在时间上的依赖关系，从而提高跟踪的准确性。

常见的基于RNN的目标跟踪算法有LSTM和GRU等。

1. LSTMLSTM是一种常用的循环神经网络结构，它能够有效地处理长期依赖问题。

深度学习的目标跟踪算法综述深度学习的目标跟踪算法综述随着深度学习技术的快速发展，目标跟踪算法在计算机视觉领域发挥着重要作用。

目标跟踪旨在从视频序列中准确地跟踪并定位特定目标，并给出其轨迹。

本文将对深度学习在目标跟踪任务中的应用进行综述，简要介绍常见的目标跟踪算法和方法，并对其进行比较和分析。

一、深度学习在目标跟踪中的应用深度学习技术的高性能和强大的特征提取能力使其成为目标跟踪中的重要工具。

深度学习在目标跟踪中的应用主要包括两个方面：一是使用深度学习模型提取目标的特征，二是利用深度学习模型进行目标的跟踪。

1. 深度学习特征提取深度学习模型在计算机视觉任务中具有很强的特征提取能力，可以自动学习到图像或视频中的高级特征。

在目标跟踪任务中，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。

这些模型可以学习到目标的语义信息、空间结构和运动特征，从而提高目标跟踪算法的性能和鲁棒性。

2. 深度学习目标跟踪算法深度学习在目标跟踪算法中的应用主要包括两种方式：数据驱动方法和学习目标表示方法。

（1）数据驱动方法数据驱动方法主要通过训练深度学习模型来实现目标跟踪。

这些方法首先使用大量标注好的数据对深度学习模型进行训练，然后将训练好的模型应用于目标跟踪任务中。

其中一个常见的方法是基于卷积神经网络（CNN）的目标跟踪算法。

这种方法利用CNN模型提取图像的特征，并对特征进行分类或回归来实现目标的跟踪。

此外，还有一些基于循环神经网络（RNN）的目标跟踪算法，利用RNN模型建模目标的状态序列，通过学习目标的运动规律实现目标的跟踪。

（2）学习目标表示方法学习目标表示方法主要通过学习目标的表示来实现目标跟踪。

这些方法通过训练深度学习模型来学习目标的表示，然后使用学习好的表示进行目标跟踪。

一个常见的方法是基于Siamese 网络的目标跟踪算法。

基于孪生网络的目标跟踪算法综述目标跟踪在计算机视觉领域中具有重要的应用价值，可以实现对视频中感兴趣的目标进行实时追踪和定位。

随着深度学习的发展，基于孪生网络的目标跟踪算法逐渐成为研究热点，其在目标跟踪中取得了显著的性能提升。

本文将综述基于孪生网络的目标跟踪算法的研究现状和发展趋势。

一、引言目标跟踪是计算机视觉中的一项关键技术，它在视频监控、智能交通、无人驾驶等领域具有广泛的应用。

然而，由于目标在视频中的外观变化、遮挡和背景干扰等因素的干扰，目标跟踪依然面临着诸多挑战。

传统的目标跟踪方法往往过于依赖手工设计的特征和模型，对于复杂场景的跟踪效果较差。

二、基于孪生网络的目标跟踪算法基于孪生网络的目标跟踪算法是指通过训练一个包含两个相同结构的卷积神经网络（即孪生网络），利用其中一个网络来提取目标特征，另一个网络来对目标进行跟踪。

2.1 孪生网络架构孪生网络通常由共享的卷积层和分支网络组成。

共享的卷积层用于提取图像的特征表示，分支网络分别用于目标特征提取和跟踪任务。

通过共享的卷积层，孪生网络可以学习到适应不同目标的特征表示。

2.2 目标特征提取目标特征提取是基于孪生网络的目标跟踪算法的关键环节。

通过将跟踪帧与参考帧输入到孪生网络中，目标特征提取分支可以学习到目标的空间和语义信息。

常用的目标特征提取方法包括SiameseFC、SiamRPN和SiamMask等。

2.3 目标跟踪在得到目标的特征表示后，基于孪生网络的目标跟踪算法通过计算目标特征之间的相似度来进行跟踪。

相似度计算可以使用余弦相似度、欧氏距离等度量方法。

通过不断更新目标位置和特征表示，目标跟踪算法可以实现对目标的准确跟踪和定位。

三、基于孪生网络的目标跟踪算法的应用基于孪生网络的目标跟踪算法在实际应用中取得了广泛的成功，并且在不同场景下的跟踪任务中都有较好的性能表现。

目前，该算法已经在无人驾驶、智能交通监控等领域得到了广泛应用。

四、发展趋势与挑战基于孪生网络的目标跟踪算法具有较好的鲁棒性和准确性，但仍面临一些挑战。

目标跟踪算法综述大连理工大学卢湖川一、引言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，在运动分析、视频压缩、行为识别、视频监控、智能交通和机器人导航等很多研究方向上都有着广泛的应用。

目标跟踪的主要任务是给定目标物体在第一帧视频图像中的位置，通过外观模型和运动模型估计目标在接下来的视频图像中的状态。

如图1所示。

目标跟踪主要可以分为5部分，分别是运动模型、特征提取、外观模型、目标定位和模型更新。

运动模型可以依据上一帧目标的位置来预测在当前帧目标可能出现的区域，现在大部分算法采用的是粒子滤波或相关滤波的方法来建模目标运动。

随后，提取粒子图像块特征，利用外观模型来验证运动模型预测的区域是被跟踪目标的可能性，进行目标定位。

由于跟踪物体先验信息的缺乏，需要在跟踪过程中实时进行模型更新，使得跟踪器能够适应目标外观和环境的变化。

尽管在线目标跟踪的研究在过去几十年里有很大进展，但是由被跟踪目标外观及周围环境变化带来的困难使得设计一个鲁棒的在线跟踪算法仍然是一个富有挑战性的课题。

本文将对最近几年本领域相关算法进行综述。

二、目标跟踪研究现状1. 基于相关滤波的目标跟踪算法在相关滤波目标跟踪算法出现之前，大部分目标跟踪算法采用粒子滤波框架来进行目标跟踪，粒子数量往往成为限制算法速度的一个重要原因。

相关滤波提出了一种新颖的循环采样方法，并利用循环样本构建循环矩阵。

利用循环矩阵时域频域转换的特殊性质，将运算转换到频域内进行计算，大大加快的分类器的训练。

同时，在目标检测阶段，分类器可以同时得到所有循环样本得分组成的响应图像，根据最大值位置进行目标定位。

相关滤波用于目标跟踪最早是在MOSSE算法[1]中提出的。

发展至今，很多基于相关滤波的改进工作在目标跟踪领域已经取得很多可喜的成果。

1.1. 特征部分改进MOSSE[1] 算法及在此基础上引入循环矩阵快速计算的CSK[2]算法均采用简单灰度特征，这种特征很容易受到外界环境的干扰，导致跟踪不准确。

计算机视觉中的目标跟踪算法综述概述近年来，随着计算机视觉领域的快速发展，目标跟踪算法成为了一个热门研究方向。

目标跟踪算法旨在实时追踪视频中的目标，并持续更新目标的位置和形状。

这项技术在许多应用领域中具有重要的价值，如视频监控、智能交通系统和增强现实等。

传统的目标跟踪算法传统的目标跟踪算法通常基于特征点匹配、模型匹配或者相关滤波器等技术。

其中，特征点匹配是最常见的方法之一。

该方法通过提取图像中的特征点，并利用这些点的位置关系来追踪目标。

然而，特征点匹配算法在面临目标旋转、尺度变化和视角变化时存在一定的困难。

近期的目标跟踪算法近期的目标跟踪算法主要面向深度学习技术的应用。

深度学习技术通过构建深层神经网络模型，可以学习并提取图像中的特征。

这些特征具有更好的鲁棒性，可以应对目标在不同场景下的变化。

在目标跟踪中，最常见的深度学习算法是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。

CNN通过学习大量的图像样本，可以自动提取图像中的特征，并将其用于目标的识别和跟踪。

常见的目标跟踪算法1. 基于相关滤波器的目标跟踪算法相关滤波器是一种基于模型的目标跟踪算法。

该算法利用目标模板和当前帧的相关性来估计目标位置。

相关滤波器可以通过最大化相关值来计算最优位置，但它对于目标尺度变化和旋转变化的鲁棒性较低。

2. 基于深度学习的目标跟踪算法深度学习在目标跟踪领域取得了显著的进展。

通过端到端的学习，深度学习算法可以从大量的图像数据中自动学习图像特征，并实现更准确的目标跟踪。

其中，使用预训练的卷积神经网络模型对目标进行特征提取是一种常见的方法。

3. 基于孪生网络的目标跟踪算法孪生网络是一种特殊的神经网络结构，它通过比较两个输入的相似度来处理配对关系的任务。

在目标跟踪中，孪生网络可以比较目标模板和当前帧中的候选目标之间的相似度，从而确定目标的位置。

4. 基于图像分割的目标跟踪算法图像分割算法可以将图像划分为若干个块，每个块内的像素具有相似的特性。

目标跟踪综述目标跟踪是计算机视觉领域中的一项重要任务，其目的是在视觉序列中自动跟踪移动目标。

目标跟踪在许多应用领域有很高的价值，如视频监控、行人检测、自动驾驶等。

目标跟踪任务通常可以分为两个阶段：初始化和跟踪。

在初始化阶段，目标跟踪算法需要从图像序列中选择一个初始目标，并获取其外观模型。

在跟踪阶段，算法需要在连续的帧之间更新目标的状态，以确保目标在整个序列中得到准确跟踪。

在过去的几十年中，目标跟踪领域取得了长足的进展。

早期的目标跟踪方法主要基于特征点或边缘匹配的方法，但这些方法对图像噪声和复杂背景非常敏感，难以在复杂场景中提供准确的跟踪结果。

随着计算机视觉和机器学习的发展，基于特征的方法被逐渐取代，而以基于学习的方法为代表的目标跟踪算法成为主流。

基于学习的目标跟踪算法主要利用机器学习技术，建立目标的视觉模型，并通过学习目标与背景的区别来实现目标跟踪。

最早的学习方法是基于相关滤波器的方法，它使用样本图片的相关信息来估计目标的位置。

然后，随着深度学习算法的兴起，基于深度学习的目标跟踪算法也逐渐发展起来。

基于深度学习的目标跟踪算法通常使用卷积神经网络（CNN）来提取特征，并通过循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来建立目标的状态模型。

这些算法在准确性和鲁棒性方面取得了显著的进展，并在许多目标跟踪比赛中获得了优异的成绩。

然而，目标跟踪任务仍然面临一些挑战。

首先是目标遮挡问题，当目标被其他物体遮挡时，跟踪算法容易失效。

其次是目标形变问题，目标可能会变换形状或姿态，导致传统方法难以正确跟踪。

此外，光照变化、背景混杂以及相机移动等因素也会影响目标跟踪的准确性。

为了解决这些问题，近年来研究者提出了许多创新的目标跟踪方法。

例如，使用多目标跟踪算法来同时跟踪多个目标；使用生成对抗网络（GAN）来生成更真实的训练样本；使用强化学习方法来自动调整跟踪器的参数等。

这些方法在提高目标跟踪算法的鲁棒性和准确性方面都取得了显著的改进。

基于深度学习的目标跟踪算法综述深度学习这个名词近年来越来越常见，其应用领域也越来越广泛。

其中，目标跟踪算法就是深度学习在计算机视觉领域中的一种应用形式。

在目标跟踪的过程中，需要通过不断的图像处理和算法优化，从而精确定位和跟踪出目标物体的位置和运动轨迹。

基于深度学习的目标跟踪算法具有高效率、高精度和高实时性等优势，在各个领域得到了广泛的应用。

一、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对图像序列中目标的连续跟踪，对目标的位置、速度、加速度等进行估计和预测，从而实现对目标的跟踪与定位。

目标跟踪主要包括模板匹配、粒子滤波、卡尔曼滤波、神经网络等算法。

其中，基于神经网络的目标跟踪算法应用最为广泛。

二、基于深度学习的目标跟踪算法1.神经网络神经网络是一种灵活、高效的算法，在目标跟踪中具有广泛的应用前景。

在目标跟踪过程中，可以将神经网络的结构与卷积神经网络、循环神经网络等结合使用，从而获取更好的跟踪效果。

2.卷积神经网络卷积神经网络是深度学习中应用最为广泛的一种模型，其主要特点是对输入数据进行卷积和池化等操作，从而提取数据特征。

在目标跟踪中，可以利用卷积神经网络对图像进行特征提取，从而实现更加准确的目标跟踪。

3.循环神经网络循环神经网络主要用于对序列数据的建模和处理。

在目标跟踪过程中，可以利用循环神经网络对有关目标的历史信息进行记忆和传递，从而获得更加准确的跟踪结果。

4.深度学习与跟踪算法的融合基于深度学习的目标跟踪算法与传统的跟踪算法结合使用，可以通过融合两种算法中的优点，从而提高目标跟踪的效果。

例如，可以将卷积神经网络用于目标的特征提取，然后再结合粒子滤波等传统算法进行目标跟踪和预测。

三、基于深度学习的目标跟踪算法的优缺点1.优点基于深度学习的目标跟踪算法具有高效率、高精度和高实时性等优势。

与传统算法相比，基于深度学习的目标跟踪算法具有更好的适应性和鲁棒性，可以应对不同的场景和环境。

2.缺点基于深度学习的目标跟踪算法在训练过程中需要大量的标注数据和计算资源。

3d目标跟踪综述
3D目标跟踪是指在三维空间中追踪和识别目标物体的过程，是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向之一。

随着计算机技术和硬件的不断进步，3D目标跟踪在各种领域中得到了广泛的应用，包括智能监控、自动驾驶、增强现实、虚拟现实等。

3D目标跟踪的综述主要涉及以下几个方面：
1. 技术原理：介绍3D目标跟踪的基本原理和方法，包括传感器数据采集、目标定位和跟踪算法等。

2. 传感器技术：介绍用于3D目标跟踪的传感器技术，如摄像头、激光雷达、深度摄像头等，以及它们的工作原理和应用场景。

3. 目标检测与跟踪算法：综述目标检测和跟踪的常见算法，如基于视觉的方法、深度学习方法、卡尔曼滤波等，以及它们的优缺点和适用性。

4. 应用领域：探讨3D目标跟踪在智能监控、自动驾驶、虚拟现实、医疗影像等领域的具体应用案例和发展趋势。

5. 挑战与未来发展：分析当前3D目标跟踪领域面临的挑战，如光照变化、遮挡、复杂背景等问题，并探讨未来的发展方向和研究趋势。

综述文章通常结合大量的文献综述和实验研究，对3D 目标跟踪技术的最新进展和未来发展方向进行深入分析，为
相关研究人员提供重要的参考和指导。

⽬标跟踪综述（主要是深度学习）摘要近年来，深度学习⽅法在物体跟踪领域有不少成功应⽤，并逐渐在性能上超越传统⽅法。

本⽂对现有基于深度学习的⽬标跟踪算法进⾏了分类梳理。

经典的⽬标跟踪⽅法⽬前跟踪算法可以被分为产⽣式(generative model)和判别式(discriminative model)两⼤类别。

产⽣式⽅法运⽤⽣成模型描述⽬标的表观特征，之后通过搜索候选⽬标来最⼩化重构误差。

⽐较有代表性的算法有稀疏编码(sparse coding)，在线密度估计(online density estimation)和主成分分析(PCA)等。

产⽣式⽅法着眼于对⽬标本⾝的刻画，忽略背景信息，在⽬标⾃⾝变化剧烈或者被遮挡时容易产⽣漂移。

与之相对的，判别式⽅法通过训练分类器来区分⽬标和背景。

这种⽅法也常被称为tracking-by-detection。

近年来，各种机器学习算法被应⽤在判别式⽅法上，其中⽐较有代表性的有多⽰例学习⽅法(multiple instance learning), boosting和结构SVM(structured SVM)等。

判别式⽅法因为显著区分背景和前景的信息，表现更为鲁棒，逐渐在⽬标跟踪领域占据主流地位。

值得⼀提的是，⽬前⼤部分深度学习⽬标跟踪⽅法也归属于判别式框架（很明⽩）。

近年来，基于相关滤波(correlation filter)的跟踪⽅法因为速度快,效果好吸引了众多研究者的⽬光。

相关滤波器通过将输⼊特征回归为⽬标⾼斯分布来训练 filters。

并在后续跟踪中寻找预测分布中的响应峰值来定位⽬标的位置。

相关滤波器在运算中巧妙应⽤快速傅⽴叶变换获得了⼤幅度速度提升。

⽬前基于相关滤波的拓展⽅法也有很多，包括核化相关滤波器(kernelized correlation filter, KCF), 加尺度估计的相关滤波器(DSST)等。

基于深度学习的⽬标跟踪⽅法不同于检测、识别等视觉领域深度学习⼀统天下的趋势，深度学习在⽬标跟踪领域的应⽤并⾮⼀帆风顺。

多目标追踪算法综述多目标追踪算法，这可真是个挺有趣的事儿呢。

就好比你在一个热闹的集市里，周围有好多人走来走去，你要同时盯着好几个朋友，不让他们走丢了。

这和多目标追踪算法有点像，它就是要在复杂的环境里，把好几个目标都给找出来，还得一直跟踪着它们的动向。

咱们先说说这多目标追踪算法是怎么来的吧。

在以前啊，人们可能就只关注一个东西，就像你看舞台上的表演，只盯着主角看。

可是后来呢，发现只看一个不行啊，周围的配角也很重要，而且他们之间还有各种各样的关系呢。

这就像是从只看主角变成了要关注整个舞台上所有人的情况。

于是，多目标追踪算法就慢慢发展起来了。

那这个算法到底是怎么工作的呢？这就像是一场捉迷藏游戏。

目标就像是那些躲起来的小伙伴。

算法呢，首先得有一双“好眼睛”，能够在一大片场景里把可能是目标的东西给找出来。

这就像是你在一堆草丛里找那些躲起来的小伙伴，你得知道他们大概长什么样，穿什么衣服，这样才能把他们和周围的环境区分开。

然后呢，找到目标之后，还得给每个目标做个标记，就像给每个小伙伴取个名字一样，这样就不会搞混了。

而且啊，这个目标可不会乖乖地待在一个地方不动，他们会跑来跑去，就像小伙伴们在捉迷藏的时候会到处换位置。

这时候，算法就得跟着他们的动作不断地调整自己的追踪方向，就像你得跟着小伙伴们的移动脚步去找他们一样。

多目标追踪算法在好多地方都能用呢。

比如说交通监控，马路上那么多车，就像是一群乱跑的小蚂蚁。

多目标追踪算法就能把每辆车都给识别出来，看看它们有没有违规啊，速度是不是太快了之类的。

再比如说在一些大型的体育赛事里，场上那么多运动员，要知道每个运动员的位置和动作，这时候多目标追踪算法就派上用场了。

这就好比是教练的小助手，能时刻告诉他每个队员的情况。

不过呢，多目标追踪算法也不是那么完美的。

有时候啊，就像你在雾天找小伙伴一样，环境太复杂了，目标可能就会被认错或者跟丢了。

比如说在光线不好的地方，或者是目标之间距离太近的时候，算法可能就会晕头转向了。

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)。

马尔科夫多目标跟踪算法综述与总结1. 引言马尔科夫多目标跟踪算法是目标跟踪领域的一个重要研究方向，其在机器视觉、自动驾驶和智能监控等领域有着广泛的应用。

本文将对马尔科夫多目标跟踪算法进行综述与总结，以帮助读者全面了解这一重要领域的发展和应用。

2. 马尔科夫多目标跟踪算法的基本原理马尔科夫多目标跟踪算法是一种基于马尔科夫模型的多目标跟踪方法，其基本原理是利用目标的运动模型和观测信息，通过状态估计和目标关联的方法，实现对多个目标的跟踪和预测。

在这一部分，我们将深入探讨马尔科夫多目标跟踪算法的基本原理及其在目标跟踪中的应用。

3. 马尔科夫多目标跟踪算法的技术细节马尔科夫多目标跟踪算法涉及到许多技术细节，如状态空间模型的建立、观测模型的选择、目标关联的方法等。

在本部分，我们将详细介绍马尔科夫多目标跟踪算法的技术细节，并讨论其在实际应用中的一些挑战和解决方案。

4. 马尔科夫多目标跟踪算法的研究进展马尔科夫多目标跟踪算法是一个不断发展和完善的领域。

在这一部分，我们将对马尔科夫多目标跟踪算法的研究进展进行总结和回顾，包括最新的研究成果和未来的发展方向。

5. 个人观点和理解从我个人的观点来看，马尔科夫多目标跟踪算法在实际应用中具有重要意义，尤其是在自动驾驶、智能监控和人机交互等领域。

通过对其基本原理和技术细节的深入理解，我们可以更好地应用和推广这一算法，促进相关领域的发展和进步。

总结在本文中，我们对马尔科夫多目标跟踪算法进行了综述与总结，全面探讨了其基本原理、技术细节和研究进展。

通过深入的分析和讨论，我们可以更好地理解和应用马尔科夫多目标跟踪算法，促进相关领域的发展和进步。

希望本文能够对读者有所帮助，并引起更多人对这一重要领域的关注和研究。

以上是对您提供的主题“马尔科夫多目标跟踪算法”进行的一篇综述与总结，希望能够满足您的需求。

如有其他要求或需要进一步完善，欢迎随时联系我。

马尔科夫多目标跟踪算法（MOT）是目标跟踪领域的一个重要研究方向，其在机器视觉、自动驾驶和智能监控等领域有着广泛的应用。

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。

（1）基于特征匹配的目标跟踪基于特征匹配的跟踪方法的基本思路是：提取运动目标的子特征，如目标的边缘、轮廓、角点等，将这些特征作为目标的描述因子，并在连续帧中匹配以实现跟踪。

由于运动目标的子特征分布在整个目标区域中，当目标出现部分遮挡时，该方法仍然能够检测到未被遮挡的部分，所以该方法对有遮挡的目标跟踪效果较稳定。

该方法的缺点是如果要使跟踪有很高的有效性，就可能需要采用较多的特征，但是特征过多的话，算法的复杂度就提高了，效率将降低，还有可能会出错。

如果采用的特征太少，可能不足以跟踪到运动目标。

因此由于线和区域等特征的跟踪比较复杂和难以确定唯一的特征集等原因，就必须在跟踪的复杂性和有效性之间进行折中。

基于特征匹配的目标跟踪方法包括特征提取和特征匹配两部分。

特征提取是指在图像处理过程中提取运动目标的一些特征，比如纹理、颜色和形状等。

特征匹配是指将当前帧中提取出的特征和上一帧的特征按照某种规则进行比较，满足规则要求的两个特征形成匹配。

该方法[42]主要适用于视频序列之间的时间间隔比较小，而且运动目标在短时间内的特征不会发生很大变化的情况。

（2）基于区域的目标跟踪基于区域的目标跟踪方法的基本思路是：将运动目标划分成几个子区域，对各区域进行描述并做相邻帧间匹配，组合各子区域的跟踪结果从而得到整个运动目标的跟踪结果。

如W ren 等人利用该方法做单个行人的跟踪[43]时，将行人划分成头、躯干和四肢等子区域。

该方法在有阴影、遮挡情况时，跟踪效果差。

优点是容易实现。

国外的研究者运用运动目标的阴影区域缺乏纹理和彩色信息的性质可以很好的解决上述的问题。

（3）基于模板的跟踪传统的人体模型有三种：线图法、二维轮廓和立体模型，这三种模型的复杂度依次增加，但跟踪的效果是越来越好。

基于模板的跟踪就是先为人体训练并建立模型库，在对当前帧中的目标做模型库的匹配，以实现跟踪。

（4）基于动态边界的跟踪动态边界模型也叫做snake，能够表示不断变化的运动人体的边界。