体育视频球类运动目标跟踪方法探寻
一种有效的体育视频目标跟踪算法
ｅ ｏ ｏｔ ｉ ｔ ｎ ｉ ｍ ａ －ｈｆ ａ ｏ ｔｍ．ｎ ｏ ｐ ｔ ｏ ｊｃ’ ｔ ｅｐ ｓｉ ． ｌ ｆ ｐ ｍ ｚ ｉ ｎ ｅｎ ｓｉ ｌ ｒｈ ａｄ ｃｍ ｕｅ ｂ ｔＳ ｒ ｏｉｏ ｉ ａｏ ｔ ｇｉ ｅ ｕ ｔｎ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｓ ｏ ｓ ｖ ｄ ｏ， ａ ｉｌ ｌ ｒ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ， ｙ ｉ ｒ ｃ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ｙ ｒ ｓ ｐ ｒ ｉｅ ｐ ｒ ｃｅ ｆ ｔ ， ａ — ｈ ｆ ｈ ｂｒ ｔａ ｋ ｎ ｌ ｏ ｔ ｍ ｔ ｔ ｉ ｅ ｔ ｄ ｉ
Ｅ－ ａｌ ｗｐｘｏ ＠ ｉｔａ ．ｎ ｍ ｉ： ｉｎｇ ｃ ．ｃｃ
摘 要 论 文研 究 了面 向 体 育视 频 的运 动 目标跟 踪技 术 ， 出 了一种 最优 化 的 混 合跟 踪 方 法 首 先 ， 用柱 子 滤 波 算 法 提 采 来 预 测运 动 目标 的 初 略 位 置 ， 通过 比较 预 测 位 置上 的 目标 同 目标 模 型 之 间 的相 似 度 ， 当相 似 度 小 于 一 定 的 阀值 时 ， 为 认 目标 运 动 模 型 发 生 了根 本 变化 ． 需要 启 用 新 的 运 动 模 型 ： 当相 似 度 大 于 一 定 的 阀值 时 则认 为 目标 运 动 模 型 没 有 发 生 大
ｂｌｙ ｉ ｍ ｒ ｈｎ ｅｎｔｖｌｅｗ ｏｓ ｅ ｈ ｂｅｔＳ ｄｎ ｍ ｃ ｍ ｄ ｌｈ ｓｎ ｔｃａ ｇｄ ａ ｄ ｄｎ ｔｎｅ ｏ ｍ ｄｆ ｉｔ ｓ ｏｅ ｔａ ｏｓ ａｕ ， ｅ ｃｎｉ ｒｔｅ ｏｊｃ’ ｙ ａ ｉ ｏ ｅ ａ ｏ ｈｎ ｅ ｎ ｏ ’ ｅｄ ｔ ｏｉ ｉ ｄ ｙ
Ａ ｓｒｃ：Ｗｅ ｉｖｓ ｇｔ ｔｅ ｐｏ ｌ ｆｏｊｃ ｔ ｃｉｇ ｆ ｍ ｓｏｔ ｖ ｅｓａｄ ｐｏｏｅａ ｎ ｗ ｈ ｂ ｄ ｏｊｃ ｔ ｃ ｉｇ ｂｔａ ｔ ｎ ｅｔａｅ ｈ ｒｂｅ ｏ ｂｅｔ ｒ ｋｎ ｒ ｐｒ ｉ ｏ ，ｎ ｒｐｓ ｅ ｙｒ ｂｅｔ ｒ ｋ ｉ ｍ ａ ｏ ｓ ｄ ｉ ａ ｎ ｍｅ ｏ ．ｉ ｔ ｅ ｕｅ ｄｆ ｒ ｔｄ ｎｍｉ ｏ ｅ ｉ ｐ ｒｃｅ ｆｔ ｌ ｒｈ ｔ ｅｔ ｔ ｔｅ ｐ ｓｉ ｆ ｏｊｃ，ｎ ｈｎ ｔ ｄＦｒ ， ｓ ｉｅｅ ｙａ ｃ ｈ ｓｗ ｆ ｎ ｍ ｄｌ ｎ ａｔｌ ｉ ｅ ａｇｉ ｍ ｏ ｓｍａ ｈ ｏｉｏ ｏ ｂｅｔａｄ ｔｅ ｉ ｌｒ ｏ ｔ ｉ ｅ ｔｎ ｃｍｐ ｔ ｃｍ ａａ ｉｔ ｂ ｔｅｎ ｏｊｃ ｍ ｄｌａｄ ｏｊｃ ｏ ｈ ｓｍａ ｄ ｐ ｓｉ ， ｈ ｏ ｐ ｒ ｉｔ ｉ ｌ ｓｔａ ｏ — ｏ ｕｅ ｏ ｐｒｂｌｙ ｅ ｅ ｂｅｔ ｏ ｅ ｎ ｂｅｔ ｎ ｔｅｅｔ ｔ ｏｉｏ ｉ ｔｅ ｃｍ ａａ ｌｙ ｓ ｅ ｈｎ ｃｎ ｉ ｗ ｉ ｅ ｔｎ ｆ ｂ ｉ ｓ
运动目标跟踪
运动目标跟踪运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。
它在实际应用中具有广泛的用途，例如视频监控、交通监控、自动驾驶等。
运动目标跟踪的目标是识别和跟踪视频中的感兴趣目标，并在目标移动、形状变化、遮挡等复杂场景下保持准确的跟踪。
跟踪的过程一般包括目标检测、目标定位和目标跟踪三个步骤。
首先，目标检测是从视频中检测出所有可能的目标区域。
常用的目标检测算法包括基于深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等。
这些算法可以快速准确地检测出目标区域，并生成候选框。
然后，目标定位是确定目标在当前帧中的准确位置。
目标定位一般采用基于特征的方法，通过计算目标候选框与目标模板之间的相似度来确定目标的位置。
常用的目标定位算法包括颜色直方图、HOG特征等。
这些算法可以通过算法模型进行目标定位，并快速准确地输出目标的位置。
最后，目标跟踪是在视频序列中持续追踪目标，并在目标发生变化或遮挡时进行目标重新定位和跟踪。
常用的目标跟踪算法包括基于粒子滤波器的跟踪算法、卡尔曼滤波器跟踪算法等。
这些算法可以利用目标模型和观测模型进行目标跟踪，并实时更新目标的位置和状态。
运动目标跟踪的关键技术包括目标检测和定位、目标跟踪和状态估计、特征提取和匹配等。
当前，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的运动目标跟踪方法已经取得了很大的突破。
这些方法可以通过大规模的数据训练模型，实现更加准确和鲁棒的目标跟踪效果。
总之，运动目标跟踪是一种利用计算机视觉技术来自动识别和追踪视频中的运动目标的方法。
它在实际应用中具有广泛的用途，并且随着深度学习技术的发展，其性能和效果正在不断提高。
将来，运动目标跟踪技术有望在各个领域得到更广泛的应用。
视频监控系统中的运动目标检测与跟踪技术研究
视频监控系统中的运动目标检测与跟踪技术研究随着社会的进步和科技的发展，人们对视频监控系统的需求越来越高。
视频监控系统能够提供实时的监控和录像功能，是现代社会重要的安全保障措施之一。
其中，运动目标检测和跟踪技术是视频监控系统中的一大重要环节。
一、运动目标检测技术运动目标检测技术是指在视频监控系统中自动检测影像中运动的目标，为后续的跟踪和分析提供基础。
目前，运动目标检测技术主要分为两种方法：基于背景建模和基于运动目标的特征分析。
基于背景建模的运动目标检测技术是通过提取背景与前景之间的差异，检测运动目标。
它的优点在于对静止物体和背景的变化具有一定的鲁棒性。
但是，它对复杂背景的适应性较差，容易受光线变化和摄像机震动等因素的影响。
基于运动目标的特征分析技术则是通过对运动目标的形态和纹理特征进行分析，检测运动目标。
相比于背景建模技术，它更加灵活，适应性更强。
但是，也存在对光线变化和强噪声的敏感问题。
二、运动目标跟踪技术运动目标跟踪技术是指在运动目标检测的基础上，对目标进行跟踪的技术。
它有助于视频监控系统提高检测的准确率和稳定性，提供更加精细的目标分析和预测。
目前，运动目标跟踪技术主要有以下三种：1. 基于模板匹配的跟踪法：通过对目标在不同帧之间的位置、尺寸和朝向等特征进行匹配和拟合，来实现目标的跟踪。
优点在于算法简单，计算速度快。
但是，它对目标旋转、遮挡和光照等变化较敏感，容易出现漂移现象。
2. 基于区域分割的跟踪法：通过将视频图像分成不同的区域，并对运动目标所在区域进行跟踪。
它的优点在于对光照变化和背景干扰的鲁棒性强。
但是，它对运动目标的尺寸和形态变化较为敏感。
3. 基于特征点跟踪的跟踪法：通过对目标在不同帧之间的特征点进行匹配和跟踪，来实现目标的跟踪。
它的优点在于对目标旋转、遮挡和光照等变化较为鲁棒。
但是，它对目标形态变化和尺寸变化的适应性较差。
三、技术发展趋势随着深度学习技术的成熟和普及，运动目标检测和跟踪技术也迎来了新的发展机遇。
运动目标检测与跟踪的
条件随机场是一种基于概率图模型的目标跟踪方法，它利用观测序列与标记序 列之间的条件概率关系建立模型。通过对模型参数的学习和优化，可以实现运 动目标的准确跟踪。
基于深度学习的方法
卷积神经网络
卷积神经网络是一种深度学习方法，具有强大的特征提取能力。在运动目标跟踪 中，可以利用卷积神经网络提取目标的特征表示，进而实现目标的跟踪。
研究背景与意义
• 随着社会的快速发展，视频数据在社会生活和工业生产中的应用越来越广泛。如何自动地从海量视频数据中提取出有用的 信息，成为了一个亟待解决的问题。运动目标检测与跟踪技术可以从视频中提取出运动目标，并对目标的运动轨迹进行跟 踪，为后续的视频分析和理解提供基础数据。因此，研究运动目标检测与跟踪技术对于推动计算机视觉领域的发展，提高 视频数据的利用效率具有重要意义。
传感器数据融合：利用激光雷 达、摄像头等多传感器数据，
实现运动目标的准确检测。
决策与规划：根据运动目标的 轨迹预测结果，进行自动驾驶 车辆的决策和路径规划。
目标轨迹预测：基于运动目标 的历史轨迹，预测其未来一段
时间的运动轨迹。
自动驾驶中的运动目标检测与 跟踪技术提高了车辆的感知能 力，增强了行驶安全性，为自 动驾驶技术的实用化奠定了基 础。
的鲁棒性。
缺点
需要大量标注数据进行 训练，模型复杂度较高 ，计算量大，实时性较
差。
03
运动目标跟踪方法
基于滤波的方法
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，它采用线性动态系统 状态空间模型，通过对系统输入输出观测数据对系统状态进 行最优估计。在运动目标跟踪中，卡尔曼滤波可用于预测目 标的运动轨迹。
运动目标检测与跟踪 的
汇报人： 日期:
视频监控中的运动目标检测与跟踪
视频监控中的运动目标检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在我们生活中起到了越来越重要的作用。
其中，运动目标检测与跟踪是视频监控系统中的关键技术之一。
本文将详细介绍视频监控中的运动目标检测与跟踪的原理和应用。
在视频监控系统中，运动目标指的是图像序列中不断变化的区域，例如人、车辆等。
而运动目标检测与跟踪则是指在视频中自动识别和跟踪这些运动目标的过程。
首先，运动目标检测是指在视频序列中找出运动目标所在的位置。
常见的运动目标检测算法包括帧间差、光流法和背景建模等。
帧间差方法通过比较连续帧之间的像素差异来检测目标的运动。
光流法则利用像素间的灰度变化来估计运动目标的移动。
背景建模则通过建立静止背景图像来检测运动目标。
其次，运动目标跟踪是指在检测到的运动目标中，跟踪其运动轨迹并实时更新位置信息。
常见的运动目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
卡尔曼滤波器通过预测和观测更新的方式来估计目标的位置。
粒子滤波器则通过在候选区域中采样来估计目标的位置。
相关滤波器利用目标模板和候选区域之间的相关性来跟踪目标。
在实际应用中，运动目标检测与跟踪技术被广泛应用于视频监控系统中。
首先，它可以用于实时监测人员和车辆的行为，以便及时发现异常情况。
例如，当有人携带危险物品进入监控区域时，系统可以立即发出警报并采取相应措施。
其次，它可以用于交通管理系统中，监测交通流量和违规行为。
例如，当有车辆逆向行驶或超速行驶时，系统可以自动拍摄照片或录像作为证据。
此外，运动目标检测与跟踪技术还可用于视频分析和智能监控系统中，为用户提供更加智能的安防服务。
然而，运动目标检测与跟踪技术也存在一些挑战和局限性。
首先，复杂的背景和光照变化会对运动目标检测产生干扰。
例如，当目标混杂在复杂的背景中时，算法往往会出现误检测现象。
其次，目标遮挡和形状变化也会对运动目标跟踪产生困难。
例如，当目标部分被其他物体遮挡时，算法往往会失去目标的轨迹。
视频监控中运动目标发现与跟踪算法研究
视频监控中运动目标发现与跟踪算法研究一、概述随着社会的快速发展和科技的巨大进步，智能视频监控系统已经深入到我们的日常生活中，成为维护公共安全、交通管理、商业防盗等多个领域的重要工具。
在这些应用中，运动目标的发现与跟踪算法作为智能视频监控系统的关键环节，其准确性和实时性对系统性能和可靠性起着决定性的作用。
对视频监控中运动目标发现与跟踪算法的研究具有极其重要的意义。
运动目标检测是指在视频监控系统中，通过算法从视频流中识别并提取出运动目标的过程。
这一环节的关键在于准确地区分出运动目标与背景，以及处理可能出现的光照变化、遮挡、摄像头抖动等复杂场景。
常见的目标检测算法包括基于像素处理的背景差法、基于混合高斯模型（Mixture of Gaussian, MoG）的方法以及基于运动轨迹的方法（如光流法）等。
这些算法在实际应用中仍面临着误检和漏检的问题，尤其是在复杂环境下。
为了解决这些问题，研究人员提出了一系列改进算法，如基于深度学习的目标检测算法。
这类算法利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）进行特征提取和目标分类，有效提高了目标检测的准确性和鲁棒性。
基于机器学习的目标检测算法，如支持向量机（Support Vector Machine, SVM），也通过构建分类模型实现对目标的检测和分类。
在运动目标检测的基础上，运动目标跟踪算法则负责对已检测到的目标进行连续的跟踪，分析目标的运动轨迹，并实时更新目标的位置信息。
常见的跟踪算法有基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的算法和基于粒子滤波器（Particle Filter）的算法等。
这些算法通过对目标状态进行估计和预测，结合观测信息进行迭代更新，实现对目标的准确跟踪。
视频监控中运动目标的发现与跟踪算法研究是计算机视觉领域的重要课题。
本文旨在探讨视频监控中运动目标发现与跟踪算法的研究现状和发展趋势，分析现有算法的优势与不足，并在此基础上提出一种改进的运动目标发现与跟踪算法。
短视频中的运动追踪技术
短视频中的运动追踪技术随着社交媒体和短视频平台的兴起，越来越多的人开始使用短视频分享自己的生活和运动经历。
在这个数字化时代，运动追踪技术在短视频中扮演着重要的角色。
本文将探讨短视频中的运动追踪技术的应用和发展，并展望其未来的潜力。
一、运动追踪技术的概述运动追踪技术是一种通过传感器和算法，将人体的运动数据进行采集、处理和分析的技术。
它可以精确地记录和跟踪用户的运动轨迹、姿势以及运动强度等数据。
这项技术在体育训练、健身领域以及医疗监测中有着广泛的应用。
二、短视频中的运动追踪技术随着短视频平台的快速发展，运动追踪技术也逐渐渗透到短视频的创作和分享中。
用户可以通过手机或专业运动追踪设备，在拍摄过程中记录运动数据，并将其展示在短视频中。
这为运动爱好者和专业运动员提供了一个全新的展示平台，让他们能够更好地与观众分享自己的运动成果。
在短视频中使用运动追踪技术不仅能够提供数据支持，更可以增加观看体验。
通过使用运动追踪技术，用户可以实时查看自己的运动轨迹、速度和运动频率等参数。
这不仅能够帮助用户更好地了解自己的运动状况，也让观众在观看短视频时更有参与感。
三、短视频中运动追踪技术的应用案例1. 健身分享许多健身爱好者通过短视频分享自己的健身经验和成果。
他们可以利用运动追踪技术记录自己的运动数据，并将其展示在短视频中。
观众可以通过观看这些短视频获取健身灵感，并在自己的健身过程中参考运动追踪数据。
2. 运动竞赛在体育赛事和挑战中，短视频中的运动追踪技术也得到了广泛应用。
例如，在滑雪比赛中，选手可以通过短视频展示自己的滑行轨迹和速度。
这不仅让参赛选手能够更好地回顾和分析比赛过程，也让观众能够更直观地了解选手的表现。
3. 运动教学运动追踪技术在运动教学中也发挥着重要作用。
教练可以利用短视频平台，通过展示自己的运动姿势和技巧来辅助教学。
观众可以通过观看这些短视频更好地学习和掌握运动技巧。
四、短视频中运动追踪技术的未来展望随着技术的不断进步，短视频中的运动追踪技术将会有更多的创新和发展。
体育视频球类运动目标跟踪方法探寻
体育视频球类运动目标跟踪方法探寻
刘晓东;陈新保;杨光辉;蒙佳华
【期刊名称】《大众科技》
【年(卷),期】2018(020)001
【摘要】体育视频是观众获取比赛信息的重要方式之一,体育视频目标跟踪技术对智能体育视频系统的发展与应用具有重要意义.通过对体育视频球类目标的跟踪和轨迹重建确定运动员以及球体的运动轨迹,可为教练训练、战技分析等提供科学依据.文章根据体育视频目标跟踪的处理流程,对目前国内外有关体育视频目标跟踪的研究方法进行了梳理分析,指出了当前研究的不足,展望了未来体育目标跟踪可能研究的方向.
【总页数】3页(P114-116)
【作者】刘晓东;陈新保;杨光辉;蒙佳华
【作者单位】湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南湘潭411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201;湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南湘潭 411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201;湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湖南湘潭 411201
【正文语种】中文
【中图分类】TN948
【相关文献】
1.体育领域视频运动目标的跟踪方法研究 [J], 于楼成
2.复杂环境下视频目标鲁棒跟踪方法研究 [J], 莫茜
3.基于V-CSK视频遥感卫星运动目标检测跟踪方法 [J], 黄萍萍;王峰;向俞明;尤红建
4.运动视频中人体目标动作标记点动态跟踪方法研究 [J], 张伟
5.基于GMS与FPME的视频目标跟踪方法 [J], 张海涛;秦鹏程
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
- 114 -体育视频球类运动目标跟踪方法探寻刘晓东1,2陈新保1,2杨光辉2蒙佳华2（1.湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室，湖南湘潭411201；2.湖南科技大学资源环境与安全工程学院，湖南湘潭411201）【摘要】体育视频是观众获取比赛信息的重要方式之一，体育视频目标跟踪技术对智能体育视频系统的发展与应用具有重要意义。
通过对体育视频球类目标的跟踪和轨迹重建确定运动员以及球体的运动轨迹，可为教练训练、战技分析等提供科学依据。
文章根据体育视频目标跟踪的处理流程，对目前国内外有关体育视频目标跟踪的研究方法进行了梳理分析，指出了当前研究的不足，展望了未来体育目标跟踪可能研究的方向。
【关键词】体育视频；目标跟踪；单摄像机；多摄像机【中图分类号】TN948【文献标识码】A【文章编号】1008-1151(2018)01-0114-03 The review on tracking methods for move object in sports videoAbstract: Sports video is one of the main ways to get the game information for audience. The technology of tracking sports video target plays an important role in the development and application in the intelligent sports video system. Tracking the ball target in video and reconstructing the moving trajectory, which determine the trajectory of balls and athletes, providing a scientific basis for the coaches training and tactical analysis. This study has analyzed the sports research achievements on tracking methods of sports video, and also pointed out the shortcomings of the current mainstream methods. Finally, it discussed the possible direction of future research on sports target tracking methods.Key words: Sports video; target tracking; single camera; multi camera视频目标跟踪是获取视频信息的关键，在公共安全、政府、金融及教育等领域具有广阔的应用前景。
近年来，基于体育视频的目标跟踪研究逐渐成为研究的一个重要内容，其主要目的在于展现赛时的精彩瞬间和分析赛中运动员的战技情况，提升运动员的战绩。
从20世纪80年代至今，学术界在体育视频目标跟踪方面做了大量的研究，提出了很多经典的目标跟踪算法。
本文从体育视频目标跟踪的一般处理流程（如图1所示），对不同获取方式的体育视频跟踪和视频目标跟踪算法的研究进展进行归纳和总结，分析了当前体育视频目标跟踪中存在的问题，并探讨了其未来的发展方向。
图1体育视频目标跟踪的技术流程1 基于不同数据获取方式的体育视频目标跟踪1.1基于单目视觉的体育视频目标跟踪法基于单目视觉的体育视频目标跟踪是指仅采用一个二维摄像机获取体育视频数据，并从视频数据中跟踪运动目标。
Kim等提出了一种从足球比赛中定位足球位置的方法（如图2所示），采用摄像机高度和球员之间形成的相似三角形实现足球位置的估计，但其计算的前提是必须给定球的起始位置和终点位置。
2005年，Lin研制了一种对球体进行自动测速的科技，它利用模糊运动的方法分析识别圆形拟合的球形物体，再根据图像的几何形状、摄像机姿态和图像的模糊程度计算目标球体的速度，却忽视了球体的均匀模糊透视。
Shen等针对模型漂移的问题，使用物理模型和几何模型混合的一个新的成本函数实现了基于单目视觉的运动球体轨迹三维重建。
目前采用的方法都存在通过预先设定三维目标模型进行三维重建，无法有效解决视频监控中多目标遮挡跟踪的问题。
总第20卷221期大众科技Vol.20 No.1 2018年1月Popular Science & Technology January2018【收稿日期】2017-12-07【基金项目】国家自然科学基金项目（41301420）；湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目（201510534014）。
【作者简介】刘晓东(1993－)，女，湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室硕士研究生。
- 115 -图2 基于单摄像机的体育视频目标跟踪1.2 基于多目视觉的体育视频目标跟踪法基于多目视觉的体育视频目标跟踪通常是通过两个或多个摄像头获取体育视频图像，通过几何法或者摄像机之间的配准标定获取运动目标的三维空间位置（如图3所示）。
文献[4]通过灰度、色调、空间结构等综合特征提出了基于双目立体视觉原理的三维坐标重构。
Reid 等通过研究多摄像机获取的视频数据，提出了一种基于投影构建的多目视觉体育视频目标跟踪法并成功获取了足球的位置，但是该方法仅用于跟踪目标不被遮挡的情况。
Ohno 等提出的足球轨迹预测的系统虽然解决了目标遮挡的问题，但并没有实现球体和球员的追踪。
图3 基于多目视觉的体育视频目标跟踪2 基于体育视频的目标跟踪算法2.1 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是将目标与背景之间的直方图分布的差异进行对比分析，从而提取、识别和跟踪目标。
对比度跟踪算法基本不受目标姿态变化的限制，可用于跟踪快速运动的目标。
根据跟踪参考点的不同，基于对比度分析的目标跟踪算法可以分为边缘跟踪、形心跟踪以及重心跟踪，其中边缘跟踪算法和重心跟踪算法之间的差异如表1所示。
但是由于该方法的识别能力差，不适合复杂背景中的目标跟踪，因此在体育视频中的应用较少。
表1 边缘跟踪与重心跟踪的差异边缘跟踪算法重心跟踪算法定义 通过追踪目标的一个或者多个确定的边缘来实现目标跟踪的算法。
通过跟踪目标的重心来实现目标跟踪的算法，它分为质心跟踪和形心跟踪两种。
优点 脱靶量计算简单、响应快，能很好地跟踪目标的某个特定的部分。
计算简单方便，精度较高，适合背景均匀、对比度小的弱小目标跟踪。
缺点 跟踪点易受干扰，跟踪随机误差大。
容易受到目标的聚类运动或目标被遮挡的影响。
应用典型的火箭发射跟踪跟踪有界目标如飞机，且目标完全包含在摄像机的视场范围内。
2.2 基于匹配的目标跟踪算法基于匹配的目标跟踪算法主要是通过前后帧之间的特征匹配实现目标的定位，其基于匹配的目标跟踪算法可以分为特征匹配、贝叶斯跟踪和核方法三类。
2.2.1 特征匹配基于匹配的目标跟踪算法需要提取目标的特征，并在每一帧中寻找该特征。
在体育视频的目标跟踪中，基于颜色特征和形状特征的特征匹配应用得最为广泛。
Chakraborty 等研发了一种应用于篮球视频中的篮球投射角度和运动速度预测的系统，在该系统的球体轨迹检测中，他们利用球体的外形特征从原始影像中提取运动目标。
Gong 和Yow 等先后提出了一种基于颜色的模板匹配方法，但是由于足球体积小，运动速度较快，球场环境复杂，都很难实现稳定有效地跟踪。
基于颜色特征的算法不仅用于运动球体的跟踪，同时也应用于运动员的跟踪，Wang 等利用比赛双方球员的球衣颜色实现运动球体的建模与跟踪。
但是这些技术均为人为确定视频中运动员所在的位置，因此存在较大的误差。
2.2.2 贝叶斯跟踪目标的运动往往是随机的，其运动过程可以采用随机过程来描述，这种随机过程称为贝叶斯跟踪。
在体育视频中常用的贝叶斯跟踪算法有Kalman 滤波、粒子滤波（PF ）。
20世纪初，Ren 和Yu 等先后采用Kalman 滤波器对运动球体进行跟踪，但其结果容易受到复杂环境的各种因子的影响。
Liu 等在对篮球投射进行分析时，将Kalman 滤波和Mean-shift 算法进行结合实现了对篮球的跟踪。
文献[13]提出了一种基于高维模型的粒子过滤器扩展法，该方法不仅实现了运动球体的跟踪，而且在一定程度上解决了球体旋转引起的误差。
2.2.3 核方法核方法指的是对相似度概率密度函数或者后验概率密度函数采用直接的连续估计的方法。
体育视频中运用较为广泛的是Mean-shift 跟踪算法，该算法的思想是反复不断地把数据点向Mean -Shift 的矢量方向进行移动，最终收敛到某个概率密度函数的极值点。
Han 等利用Mean-shift 跟踪算法实现了対网球运动员的追踪；文献[15]利用Camshift 算法实现了球员轨迹的追踪，并研制出篮球比赛的得分系统。
2.3 基于运动目标检测的目标跟踪算法基于运动目标检测的目标算法主要包括背景差分法和帧间差分法。
背景差分法是利用当前图像与背景图像的差分来检测运动区域的一种技术。
该方法适合静态背景下的运动目标提取，在体育视频的目标跟踪里应用较少。
Shishido 等曾利用背景差分法提取运动目标，为羽毛球的运动轨迹追踪提供了基础，但是其提取的精度低，误差大；帧间差分法是将相邻两帧图像进行差值计算，并获得运动物体位置和形状等信息的运动目标检测方法。
文献[7]等利用帧间差分法实现了篮球的追踪；Yow 等对帧差法进行改进，提出了“帧内法”并实现了对足球的追踪。
虽然这类方法都可以大致实现运动目标的追踪，但是对于目标像素和灰度信息相近的目标以及运动速度过快的目标，跟踪结果都差强人意。
2.4其他算法在体育视频的研究过程中，也出现了很多其他的算法。
Zhu 基于球动视频和人类行为分析的方法提出了一种主观评价的多模态模型。
廖之健等通过研究羽毛球各种类型球的运动参数，设计了羽毛球自动发球机的控制系统。
苏振阳等针对羽毛球裁判系统提出了基于机器人视觉的系统设计研究方案，提高了羽毛球落点判定的效率。
张晶华则针对空气阻力、转动惯量等参数影响，研究推导了羽毛球飞行轨迹的运动方程。
3 结语视频目标跟踪的算法研究经过了几十年的发展，其基本理论、算法、应用等都发展得十分迅速，并取得了一定的成绩。
但是其在体育方面的应用仍是一个较为浅显的领域，依旧存在一些有待深入研究的问题：（1）局限性。
单目视觉系统和多目视觉系统的目标跟踪精确度都依赖于预先设定的三维模型或者先验信息，未来研究的问题主要在于如何建立更通用的三维目标模型。