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目標跟蹤是計算機視覺領域的一個基本問題，其主要應用于視頻監控，人機交與機器人視覺感知等場景。目標跟蹤可分為短時間目標跟蹤與長時間目標跟蹤，單目標跟蹤與多目標跟蹤。文中要研究最普遍的短時間單目標跟蹤：給定視頻序列，以及序列第一幀的目標位置與尺寸等初始狀態，通過計算確定后續幀中目標的狀態。時至今日，目標跟蹤問題依然面臨許多挑戰，包括背景干擾，光照變化，目標尺度變化，目標形變，目標遮擋，目標快速運動等。
按照Wang 等的框架，目標跟蹤方法可以分為運動模型，目標的特征表示，觀測模型，模型更新，多方法聚合5 個環節。早年的目標跟蹤方法聚焦于運動模型，如卡爾曼濾波和粒子濾波。近年來，在目標表示與觀測模型等環節涌現了許多優秀的算法，其中的研究熱點是判別式目標跟蹤方法凹。這一類方法力圖將目標跟蹤問題構建為背景與目標間的分類問題，使用二二元分類器來進行目標跟蹤，也被稱為基于檢測的跟蹤。
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