单目标跟踪算法的研究与分析
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《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。
单目标跟踪
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。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《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。
跟踪算法评测实验报告
一、实验背景随着计算机视觉技术的发展，目标跟踪技术在视频监控、人机交互、自动驾驶等领域发挥着越来越重要的作用。
跟踪算法旨在对视频序列中的目标进行实时检测和定位，从而实现对目标的持续跟踪。
为了评估不同跟踪算法的性能，本实验选取了多种常见的跟踪算法，在相同条件下进行评测，并对实验结果进行分析。
二、实验目的1. 了解不同跟踪算法的基本原理和特点。
2. 评估不同跟踪算法在真实场景下的性能。
3. 分析影响跟踪算法性能的因素。
三、实验方法1. 数据集：本实验选取了公开数据集OTB-2013、VOT2015和VOT2016进行评测。
2. 算法：本实验选取了以下几种常见的跟踪算法进行评测：- 基于颜色特征的跟踪算法：MeanShift、CamShift- 基于模型特征的跟踪算法：SiamFC、SiamMask- 基于深度学习的跟踪算法：ByteTrack、Sort3. 评价指标：本实验采用以下评价指标对跟踪算法进行评估：- 平均精度（AP）：计算跟踪算法在数据集中所有测试序列上的平均精度。
- 跟踪成功率（Success Rate）：计算跟踪算法在数据集中所有测试序列上的跟踪成功率。
- 平均定位误差（Average Error）：计算跟踪算法在数据集中所有测试序列上的平均定位误差。
四、实验结果与分析1. MeanShift和CamShift算法：这两种算法基于颜色特征进行跟踪，具有简单易实现的特点。
然而，在复杂场景下，颜色特征容易受到光照变化和遮挡等因素的影响，导致跟踪效果不佳。
2. SiamFC和SiamMask算法：这两种算法基于模型特征进行跟踪，能够有效地应对光照变化和遮挡等问题。
在OTB-2013数据集上，SiamFC算法的AP值达到0.9以上，SiamMask算法的AP值达到0.85以上。
然而，SiamFC算法在处理运动模糊和快速运动目标时效果较差，而SiamMask算法在处理部分遮挡和尺度变化时效果不佳。
目标跟踪算法在智能监控系统中的研究与应用
目标跟踪算法在智能监控系统中的研究与应用随着科技的不断发展，智能监控系统在各个领域得到了广泛的应用，尤其是在安防行业中。
而目标跟踪算法作为智能监控系统中的重要组成部分，对实现监控系统的高效运行具有至关重要的作用。
本文将对目标跟踪算法在智能监控系统中的研究与应用进行探讨。
目标跟踪算法主要通过对视频图像中的目标进行跟踪，并在不断变化的场景中实时更新目标的位置信息。
在智能监控系统中，目标跟踪算法能够通过对目标的准确跟踪，实现对可疑行为的及时发现和报警。
因此，目标跟踪算法的研究与应用对于提高智能监控系统的效能至关重要。
目前，目标跟踪算法主要分为传统的视觉跟踪算法和深度学习算法两种类型。
传统的视觉跟踪算法主要通过颜色特征、纹理特征、轮廓特征等对目标进行跟踪。
这种算法的优点是计算速度较快，对处理器要求较低，但是在复杂场景下容易受到干扰，跟踪效果不够稳定。
而深度学习算法则通过卷积神经网络对目标进行特征提取和分类，具有较高的准确性和稳定性，但是计算复杂度较高，对硬件要求较高。
在智能监控系统中，目标跟踪算法主要包括以下几个方面的研究与应用。
首先是运动目标检测与跟踪。
运动目标检测与跟踪是目标跟踪算法的基础，其通过分析视频图像序列中目标的位置变化，对目标进行跟踪并实时更新目标的位置信息。
对于目标跟踪算法而言，准确的目标检测是关键，只有准确定位到目标位置，才能进行后续的跟踪工作。
其次是目标特征提取与描述。
目标特征提取与描述是目标跟踪算法的核心，它通过对目标图像的特征进行提取和描述，将目标从背景中分离出来，并进行唯一标识。
传统的目标特征提取方法主要包括颜色特征、纹理特征、边缘特征等，而现代的深度学习算法则通过卷积神经网络从图像中提取目标的高层语义特征。
目标特征的准确提取和描述是实现目标跟踪的关键一步，对于不同的应用场景需要选择合适的特征提取方法。
此外，目标跟踪算法还需要解决部分目标遮挡、光照变化、运动模糊等问题，以提高跟踪的准确性和鲁棒性。
单目标跟踪和多目标跟踪
介绍
目标跟踪是其实是计算机视觉领域的一个子领域，它的目的是在给定
数据流中确定和跟踪一个或多个指定的目标物体。
为了完成这项任务，要实现目标跟踪，最基本的步骤需要完成是：1.目标检测，确定跟踪目标的位置；2.目标跟踪，记录为了识别跟踪目标的一些重要的特征信息；
3.目标跟踪，在输入框架中检测和跟踪目标。
单目标跟踪是指将目标跟踪变得更简单，只有一个目标时进行跟踪的
计算机视觉技术。
通常情况下，单目标跟踪器需要被初始化，它需要
一个称为初始视觉框架的帧来识别要跟踪的物体。
一旦目标被识别，
将轨迹目标在每一帧之间的变化，对物体进行跟踪。
常用的算法有贪
婪跟踪（Mean Shift）和卡尔曼等中划分（KF）。
多目标跟踪技术，又称多目标跟踪（MOT），它的目的是同时进行多
个目标的跟踪。
这类算法在计算机视觉、机器人和图像处理等领域广
泛应用。
最受欢迎的算法有网络风格，通过给定框架之间给定帧的单
目标跟踪结果，在每个框架中构造联合着色器，以证明在多帧中目标
应该是相同的；把数据划分为车辆，尤其是多类别数据，使用混合数
据表示为“人”和“砖块”等类别；多摄像机，利用多个摄像头的结果进行多目标跟踪；神经网络，通过深度学习训练神经网络进行多目标跟踪。
总的来说，准确的及时跟踪目标，对于很多行业都有很大的意义，比
如视频监控、自动驾驶、反恐等领域，目标跟踪技术都有着重要而有
用的应用，单目标跟踪技术和多目标跟踪技术都是计算机视觉研究的
重要组成部分。
基于TLD的自适应单目标跟踪算法研究
基于TLD的自适应单目标跟踪算法研究摘要针对因光照变化、目标形态变化和遮挡等问题引起的目标自动跟踪失效问题，本文采用优化后的TLD算法在opencv2.4.9和VS2010搭建的平臺上进行仿真实验。
结果表明，利用扩展Kalman滤波器进行目标预测，Mean-shift算法替代TLD算法中跟踪模块的光流法，可减少TLD的计算量，增强TLD算法的稳定性和鲁棒性并且能够自适应的进行目标跟踪。
关键词TLD；目标跟踪；自适应前言目标自动跟踪技术是一项融合图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、大规模集成电路等多种不同领域先进成果的综合性技术。
和目标识别一样，目标自动跟踪被广泛应用在军事中。
但战场环境复杂多变，再加上目标本身会发生诸如姿态、大小、运动轨迹、运动速度以及如目标被遮挡等其他各种因素的影响，使得对运动目标的跟踪成为一个难点。
虽然目前已有的算法有很多，但是他们只能在一定条件下或特定场合中对解决某一个或某几个问题效果较好，很难解决复杂场景中各种不确定情况及适应不同场合的运动目标跟踪。
为此，本文对TLD算法进行了改进与优化，使其能较好地解决上述问题[1]。
1 TLD算法的优化由于TLD（Tracking-Learning-Detection）能够较好地实现单目标长时间稳定跟踪，适应目标形态发生的变化，近年来在计算机视觉领域被广泛应用。
相比传统的只能在高斯运动场下使用的粒子滤波、卡尔曼滤波等算法而言，跟踪模块采用光流法的TLD算法则可应用于各种运动场。
但其也有诸多缺点，例如，光流法计算量较大，存在对快速移动目标跟踪准确度不高，有外观相似物体干扰时不能实现较好的稳定跟踪等问题。
为此，本文采用计算量相对较少的Mean-shift算法替代TLD算法中跟踪模块的光流法，同时利用扩展Kalman滤波器进行目标预测，以减少TLD的计算量，增强算法的可靠性。
改进后的算法主要思路如下：初始化Kalman滤波器并进行目标位置的预测，再用得到新的系统状态预测量和新的系统状态测量对Kalman滤波器进行校正。
单目标跟踪——精选推荐
单⽬标跟踪单⽬标跟踪单⽬标跟踪任务介绍对于⼀段视频序列，在视频开始时，给定跟踪⽬标的位置，通过设计算法得到后续帧中⽬标的位置和尺度信息。
只关注⼀个⽬标，并且可以跟踪任意类别的⽬标，⽆类别限制挑战：跟踪过程中，⽬标和环境可能会出现各种不同的变化，⽐如遮挡、光照变化、⾮刚性形变、背景杂乱等情况后续算法的设计就是为了解决各种的挑战，提升跟踪算法的性能和鲁棒性单⽬标跟踪数据集发展史数据集是算法训练与评估的基础。
单⽬标跟踪领域有丰富的数据库资源2013年之前，跟踪算法使⽤⾃⼰采集的若⼲段序列进⾏评估2013年，第⼀个Benchmark OTB50的出现，Tracking发展进⼊加速期，使得⽬标跟踪的评估更加规范2015年，扩展OTB50，得到OTB1002018年，⼤规模短时跟踪数据集TrackingNet和长时跟踪数据集OxUvA诞⽣2019年，(⼤规模长时跟踪数据集)LaSOT和(⽬标类别极其丰富的短时跟踪数据集)GOT-10K等⼤规模跟踪数据集的出现，针对⽬标跟踪产⽣的训练集使得跟踪算法的性能进⼀步提升。
2018年起，他们的视频数量可以达到千⾄万的规模，图⽚数量可以达到百万甚⾄千万的规模与此同时，2013年起，VOT组委会开始举办⼀年⼀届的⽬标跟踪⼤赛，场景逐渐丰富。
2017年设置了实时赛道，2018年设置了长时赛道，2019年设置了多模态RGBD&RGBT赛道，促进了跟踪朝着⾼鲁棒性的⽅向发展评估指标算法被初始化后不再对算法修正，如果算法跟踪错误，可能会导致后续帧全部失败，主要的评估⽅式有两种，1. One Pass Evaluation(OPE)One Pass Evaluation采⽤Success和Precision进⾏评估。
Success反映预测⽬标框的⼤⼩和尺度的准确性，Precision反映中⼼位置误差2. VOT系列EAO(Expect Average Overlap) 综合精度A和鲁棒性R的指标单⽬标跟踪代表算法⽬标跟踪历史悠久，发展历史波澜壮阔，将发展历程分为以下四个阶段：2015年之前，⽬标跟踪还处于探索阶段，期间出现了基于均值偏移、粒⼦滤波、⼦空间学习、分块表⽰、稀疏表⽰等框架的算法，派系众多，百家争鸣。
固定单站被动目标跟踪算法性能分析
对 其进行 研究 具 有重要 意义 。由于无 源定位 的非
线 性 特 性 ， 尔 曼 滤 波 技 术 不 能 直 接 应 用 。 为 了 卡
赖于 初始 状态 的选 择 ， 且 协方 差 矩 阵 易 出 现病 并
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轨迹跟踪算法研究与实现
轨迹跟踪算法研究与实现随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉领域的进步也越来越迅速。
在计算机视觉中，轨迹跟踪算法是其中非常重要的一部分。
它可以将目标物体在视频序列中的运动轨迹有效地跟踪，并将其转换为数字信号，为后续的智能分析和处理提供数据支持。
那么，什么是轨迹跟踪算法，它是如何实现的呢？本文将对轨迹跟踪算法的研究和实现进行探讨。
一、轨迹跟踪算法的研究概述轨迹跟踪是指根据物体在连续帧图像中的位置信息，对其进行跟踪，并以此为基础，对物体在视频序列中的运动轨迹进行计算和分析。
轨迹跟踪算法广泛应用于视频监控、运动分析、交通管理、自动驾驶等众多领域。
目前，轨迹跟踪算法研究主要包括单目标跟踪和多目标跟踪两种方式。
单目标跟踪是指只跟踪一个目标的轨迹，而多目标跟踪是指同时跟踪多个目标，因此多目标跟踪具有更高的难度和复杂性。
在单目标跟踪算法中，常用的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、区域卷积神经网络等。
其中，卡尔曼滤波算法是最古老、最广泛应用的一种轨迹跟踪算法。
它通过对目标运动状态的预测和判断，来实现对目标轨迹的准确跟踪。
在多目标跟踪算法中，常用的方法包括多目标卡尔曼滤波、多目标粒子滤波、多目标跟踪-多重假设跟踪等。
其中，多目标跟踪-多重假设跟踪是一种近年来发展比较快的算法，它能够同时跟踪多个目标，并通过多个假设预测每个目标的位置，从而找到最终的跟踪目标。
二、轨迹跟踪算法的实现方法在实现轨迹跟踪算法时，需要基于图像处理和计算机视觉算法技术来完成。
常见的实现方法主要包括以下几个步骤：1. 物体检测：利用诸如Haar特征、HOG特征、CNN网络等算法，对视频序列中的目标物体进行初步检测和识别。
2. 物体匹配：在视频序列的连续帧图像中，利用特征点匹配或直接几何匹配等方法，对前一帧和当前帧的目标物体进行匹配。
3. 运动预测：根据匹配到的目标物体在连续帧图像中的位置信息，利用卡尔曼滤波等算法，对目标物体的运动情况进行预测。
4. 目标跟踪：采用多目标跟踪-多重假设跟踪等算法，对多个目标物体进行跟踪，并实时更新目标物体所在的位置信息。
基于深度学习的目标跟踪算法研究(一)
基于深度学习的目标跟踪算法研究近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了重大突破，其中目标跟踪算法更是受到了广泛关注。
目标跟踪是指通过连续的帧图像，从中准确地追踪特定目标的位置和运动轨迹。
传统的目标跟踪算法往往依赖于手工设计的特征和模型，缺乏泛化能力。
而基于深度学习的目标跟踪算法则通过学习大量数据的特征表示和模式，能够更好地适应各种目标和场景的变化，使跟踪结果更加准确和鲁棒。
一、深度学习与目标跟踪的结合深度学习是指一种通过模拟人类大脑神经网络结构，对输入数据进行高层次抽象和表达的机器学习方法。
在目标跟踪领域，深度学习能够有效学习图像的语义信息和目标的特征表示，从而实现准确的目标检测和跟踪。
与传统的基于特征的方法相比，深度学习能够自动生成更高级别的特征表示，并且具有更好的泛化能力。
二、深度学习目标跟踪算法的研究现状近年来，基于深度学习的目标跟踪算法得到了快速发展。
其中，卷积神经网络（CNN）的应用尤为广泛。
CNN能够通过学习图像的局部特征表示和上下文信息，来实现目标的准确定位和跟踪。
常见的CNN-based目标跟踪算法包括Siamese网络、MDNet等。
Siamese网络是一种通过两个共享参数的CNN网络，在训练阶段通过损失函数来计算模板样本和待跟踪样本之间的相似度，从而实现目标的准确定位和跟踪。
Siamese网络具有极高的计算效率和准确度，在实际应用中取得了良好的效果。
MDNet是一种多通道的CNN网络，通过自适应地选择候选框样本，并使用多层网络对目标进行跟踪。
MDNet在准确性和鲁棒性方面都取得了显著的提升，成为目前最先进的目标跟踪算法之一。
除了CNN，循环神经网络（RNN）也在目标跟踪中得到了应用。
RNN能够通过记忆上一帧图像的信息，来实现目标的连续跟踪。
通过使用长短时记忆网络（LSTM），可以有效处理图像中目标的运动模式和变化。
三、深度学习目标跟踪算法的挑战与展望尽管基于深度学习的目标跟踪算法在准确性和鲁棒性上取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战。
雷达导航系统中的目标跟踪算法研究
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。
基于深度学习的单目标跟踪算法综述
基于深度学习的单目标跟踪算法综述
王红涛;邓淼磊;赵文君;张德贤
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2022(31)5
【摘要】单目标跟踪是计算机视觉领域中的研究热点.传统算法如相关滤波的跟踪速度较快,但由于提取到的颜色、灰度等手工特征较为粗糙,跟踪精度往往不高.近年来随着深度学习理论的发展,使用深度特征的跟踪方法能够在跟踪的精度和速度方面达到很好的平衡.本文首先介绍单目标跟踪的相关背景,接着从相关滤波单目标跟踪、深度学习单目标跟踪两个阶段对单目标跟踪领域发展过程中涌现出的多个算法进行梳理,并详细介绍目前主流的孪生网络算法.最后通过大型数据集对近年来优秀算法进行对比分析,针对其缺点与不足,对该领域未来的发展前景做出展望.
【总页数】12页(P40-51)
【关键词】计算机视觉;单目标跟踪;相关滤波;深度学习;孪生网络;注意力机制
【作者】王红涛;邓淼磊;赵文君;张德贤
【作者单位】河南工业大学信息科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于深度学习的目标跟踪算法研究综述
2.基于深度学习的目标跟踪算法研究综述
3.基于深度学习的目标视频跟踪算法综述
4.基于深度学习的视觉多目标跟踪算法综述
5.基于深度学习的多目标跟踪算法综述
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《2024年目标跟踪算法综述》范文
《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。
《2024年目标跟踪算法综述》范文
《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。
运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究
运动场景中的目标检测与跟踪算法的研究随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测与跟踪算法在运动场景中的应用越来越广泛。
本文将介绍运动场景中目标检测与跟踪算法的研究现状和发展趋势。
一、目标检测算法目标检测算法用于从图像或视频中定位和分类物体。
在运动场景中，目标检测算法需要处理物体的运动模糊、几何变换和遮挡等问题。
1.传统算法传统的目标检测算法主要包括基于模板匹配、基于特征提取的方法和基于机器学习的方法。
模板匹配方法通过比较图像中的模板和待检测物体的相似性来完成目标检测。
由于其对光照、姿态和遮挡等因素极其敏感，因此在运动场景中的应用受到限制。
特征提取方法通过提取物体在图像中的一些特定特征，如颜色、纹理、边缘、角点等，来实现物体的检测。
最为广泛应用的是基于Haar特征和HOG（方向梯度直方图）特征的方法。
这些方法可以在不同的光照、姿态和遮挡等情况下有相对稳定的检测效果，但是其缺点是检测速度较慢且对于复杂背景和噪声等因素会有较大影响。
机器学习的目标检测方法主要包括基于支持向量机（SVM）和AdaBoost算法的方法。
这些方法可以更好地解决物体遮挡和局部遮挡的问题，但是需要较大的训练数据和特征工程的支持。
2.深度学习算法近年来，深度学习算法在目标检测领域取得了显著的进展，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
本文介绍以下几种深度学习算法在运动场景中的应用。
基于快速基础模型（Faster R-CNN）的目标检测算法可以同时检测多个物体并具有较高的检测精度和速度。
在运动场景中，物体的运动速度较快，因此该算法需要加入运动模型和目标跟踪等额外信息来提高检测精度。
基于单阶段检测模型（YOLO）的目标检测算法可以同时进行目标检测和跟踪，并具有较快的处理速度。
这种算法在处理大量目标时效果尤其明显。
二、目标跟踪算法目标跟踪算法是在一系列连续帧中跟踪物体的位置和运动状态的过程。
由于运动场景中物体的姿态、运动和遮挡等因素的不确定性，目标跟踪算法的研究领域也显得尤为重要。
关于单目标跟踪方法的研究综述
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．。
目标跟踪算法综述
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
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。
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１ 引言 ห้องสมุดไป่ตู้
随着 数码 电子设备 以及 数字存储 设备的发展 ，图 像和视 频在社会生活 中得 到越来越 多的应 用 ，随之而 来 的是计算机视觉技术 （ ｍ ｕｅ ｖｓ ｎ 的蓬勃发展 。 ｏ ｃ ｐ ｔｒ ｉｏ ） ｉ 使用计算 机技术来帮助我们 处理 、理解 ，分析图像和
交互作用识别 的相关研究 ；德 国法兰 克福 理工学院 的 要研究用于对 战场及普通 民用场景进行监 控的 自动视
人工程 、视频检索等领域具有广 阔的应用 前景和潜在 的商业价值 。 基于视频 的运动 目标跟踪是 计算机视觉 中一个热 门研究 问题 ，为视频 内容 的理解提供重 要的信息 。特
２ 目标 的描述
跟踪的场景 中， 目标可 以被 定义为任何被用 于将 来分 析的感兴趣事物 。要跟 踪一个 目标 ，首先要建立 对 该 目标 的描述 ，以便于算 法的识别 。 目标可 以通 过 形状和表观 来描述。
Ａ ｒＮ Ｇ ｉ Ｊｃ Ｘ ｎ．ｉ
（ｈ Ｆｒｔ ｆ ｉｅ ｏｐｔ ， ａｉ Ｍ ｅｉ ｌ ｎｖｒｉ， ｌｎ１６ １， ｈ ａ Ｔ ｅ ｉ Ａｔ ａ ｄＨ ｓｉｌＤ ｌ ｎ ｄｃ Ｕ ｉ ｓｙＤａｉ １０ １Ｃ ｉ ） ｓ ｄｔ ａ ａ ａ ｅ ｔ ａ ｎ
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２ １ 年 第 ２ 卷 第 ５期 ０２ １
２ １ 年 第 ２ 卷 第 ５期 ０２ ｌ
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计 算 机 系 统 应 用
单 目标跟踪算法的研究与分析①
王 新 洁
（ 大连医科大学 附属第一医院 ，大连 ｌ６ ｌ） １０ １
摘
要 ：运动 目标跟踪 是计算机视 觉的一个 中心研 究 问题 ，为视频 内容 的理解 提供重要 的信 息。首先介绍 了 目
频理解技术：美国康涅狄 格州立 大学的 Ｂ ｒ ｈ ｌ 等 ａ Ｓａ ｍ － ｏ
Ｈ． ａ ｅ 等从事交通监控 系统的研 究 。几十年来， 目 Ｎ ｇｌ 标跟踪 中无论是 目标 搜索算 法还是特征选择 与更 新都 不乏研究成果 。
视频 。计 算机视觉扩展 了人类 视觉 范围，并可 以长 时 间工作 于恶劣的环境 ，在 智能监控 、人机 交互、机器
高级研究项 目署设立 的视觉监 控重大项 目 ｖＳ ，主 人对雷达和光 电仪器的多 目标跟 踪 问题进行 了深入 的 研 究；英 国雷丁大学开展 了对车辆和 行人的跟踪及其
① 基金项 目： 安徽省教育厅自然科学￣（０ ５３ ０ Ｚ ） ２ ０９ ０４ Ｄ
收稿 时 闻：０１１－９收 到修 改稿 时 间： １－２２ ２ １－０２ ； ２ １１－６ ０
别是在光 照变化、噪音干扰 、几何形变 、遮 挡等 自然
场景下的 目标跟踪 问题 ， 一直是研 究领 域的经典难题 。
目标的形状定义 了所关注 的 目标在 图像平面 的空
间信息 ，包括 点 （ 用质心或者是点集来描述 目标 ） ，简
国内外很 多研 究机 构 已经对 运动 目标 的跟踪 问题 开展 了大量相关项 目的研究 。例如 ，１９ ９ ７年美 国国防
标跟踪 的国 内外研 究现状 ，重点 归纳分析 了运动 目标跟踪方法 的分类及其 发展 过程 中的提 出的各种 算法 ，对其
关键技术进行 了剖析和 比较 。 关键词 ： 目标跟踪 ；点跟踪；核跟踪 ；剪影跟踪
Ｐ ｏ ｒｓ ｊｃ ｒｃ ｉｇ ｇ ｒ ｈ ｒｇｅｓｎ０ｂｅｔ ａｋｎ ｏｉ ｍｓ ｉ Ｔ Ａｌ ｔ
单几何形状 （ 矩形 、椭 圆） ，剪影和轮廓 ，铰链模型 ，
骨架模 型等 。 目标 的表观定义 了图像 中目标 的纹理 、
颜色 等局部特征 ，如基于统计 的表 观概率密度 （ 混合 高斯模型 、直方 图 ） 板，多视角模型 （ ，模 主成分分析
Ｓ ｅｉ Ｓｅ专 论 ・ 述 ２ ５ ｐ ｃ ＩＳＵ ａＩ 综 ４