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目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)基本問題，其主要應(yīng)用于視頻監(jiān)控，人機(jī)交與機(jī)器人視覺感知等場(chǎng)景。目標(biāo)跟蹤可分為短時(shí)間目標(biāo)跟蹤與長時(shí)間目標(biāo)跟蹤，單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤。文中要研究最普遍的短時(shí)間單目標(biāo)跟蹤：給定視頻序列，以及序列第一幀的目標(biāo)位置與尺寸等初始狀態(tài)，通過計(jì)算確定后續(xù)幀中目標(biāo)的狀態(tài)。時(shí)至今日，目標(biāo)跟蹤問題依然面臨許多挑戰(zhàn)，包括背景干擾，光照變化，目標(biāo)尺度變化，目標(biāo)形變，目標(biāo)遮擋，目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)等。
按照Wang 等的框架，目標(biāo)跟蹤方法可以分為運(yùn)動(dòng)模型，目標(biāo)的特征表示，觀測(cè)模型，模型更新，多方法聚合5 個(gè)環(huán)節(jié)。早年的目標(biāo)跟蹤方法聚焦于運(yùn)動(dòng)模型，如卡爾曼濾波和粒子濾波。近年來，在目標(biāo)表示與觀測(cè)模型等環(huán)節(jié)涌現(xiàn)了許多優(yōu)秀的算法，其中的研究熱點(diǎn)是判別式目標(biāo)跟蹤方法凹。這一類方法力圖將目標(biāo)跟蹤問題構(gòu)建為背景與目標(biāo)間的分類問題，使用二二元分類器來進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，也被稱為基于檢測(cè)的跟蹤。
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