单目标跟踪算法的研究与分析
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。
目标跟踪论文
目标跟踪论文目标跟踪是计算机视觉中的重要研究领域，其目标是自动跟踪视频中的移动目标。
目标跟踪在许多应用中都有着广泛的应用，如视频监控、交通流量分析以及自动驾驶等。
目标跟踪算法的研究可以追溯到几十年前，但由于计算机技术的限制和算法的复杂性，直到最近才取得了显著的进展。
近年来，深度学习技术的快速发展使得目标跟踪算法的性能大幅提升。
深度学习可以有效地从视频数据中学习目标的特征表示，从而提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
目标跟踪可以分为两种类型：单目标跟踪和多目标跟踪。
单目标跟踪是指跟踪视频中的一个移动目标，多目标跟踪是指跟踪视频中同时出现的多个目标。
对于单目标跟踪，常用的方法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法主要使用手工设计的特征来表示目标，然后使用各种机器学习算法进行目标跟踪。
基于深度学习的方法则使用卷积神经网络（CNN）来提取目标的特征表示，然后使用循环神经网络（RNN）或其他神经网络来进行目标跟踪。
对于多目标跟踪，一般需要解决目标交叉、目标遮挡等问题，常用的方法包括多目标追踪和多目标检测相结合的方法。
目标跟踪的评估指标主要包括准确率、鲁棒性和实时性。
准确率是指目标跟踪算法的跟踪结果与真实目标位置的重合度，常用的评价指标包括重叠率和中心误差。
鲁棒性是指目标跟踪算法对于光照变化、遮挡、尺度变化等因素的敏感性，一般使用鲁棒性曲线来评估算法的性能。
实时性是指目标跟踪算法使用的计算资源，包括算法的运行时间和内存消耗。
目标跟踪的应用主要包括视频监控、交通监控、自动驾驶、动作识别等。
在视频监控中，目标跟踪可以用于跟踪可疑行为、追踪逃犯等；在交通监控中，目标跟踪可以用于车辆计数、交通流量分析等；在自动驾驶中，目标跟踪可以用于检测和跟踪其他车辆、行人等；在动作识别中，目标跟踪可以用于跟踪人体关节点、识别人体动作等。
总之，目标跟踪是计算机视觉中的重要研究领域，深度学习技术的发展为目标跟踪算法的性能提供了巨大的推动力。
目标跟踪算法综述
目标跟踪算法综述目标跟踪算法综述目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要任务，它的目标是在视频中准确地跟踪一个或多个特定的目标。
目标跟踪技术在各个领域都有广泛的应用，比如视频监控、自动驾驶、智能交通系统等。
随着计算机性能的提高和人工智能的发展，目标跟踪算法也在不断地得到改进和创新。
本文将对目标跟踪算法的发展进行综述。
目标跟踪算法主要分为传统的基于模型的方法和基于深度学习的方法。
传统的基于模型的方法主要包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等。
这些方法首先通过对目标进行建模，然后通过观察视频序列中的目标状态来更新模型，从而实现跟踪。
由于这些方法对目标的形状、运动等进行了建模，因此在目标快速运动、形变、遮挡等情况下表现较好。
但是，这些方法对于复杂的场景以及目标外观的变化较为敏感。
近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标跟踪算法也取得了显著的进展。
深度学习通过神经网络模型对目标进行建模，并使用大量标注数据进行训练。
这种方法通过深度学习网络从图像中提取特征，并根据提取的特征进行目标检测和跟踪。
深度学习方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，在复杂的场景下表现优秀。
然而，由于深度学习方法需要大量的训练数据和计算资源，其运行速度较慢。
基于深度学习的目标跟踪算法主要包括基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于循环神经网络（RNN）的方法。
基于CNN 的方法通过在网络中使用卷积层和池化层，对目标进行特征提取和表示。
这些方法一般将目标跟踪问题视为图像分类或目标检测问题，通过对目标进行分类或定位来实现目标跟踪。
基于RNN的方法则通过对时间序列数据进行建模，利用循环神经网络对目标进行跟踪。
这些方法一般采用LSTM或GRU等循环神经网络结构来对目标状态进行建模，并通过时间序列数据来更新模型。
除了基于模型和深度学习的方法，还有一些其他的目标跟踪算法，例如基于边界框的方法、基于稀疏表示的方法、基于流场的方法等。
这些方法各有特点，在不同的场景和需求下有着不同的应用。
目标跟踪算法的有效性和稳定性研究
目标跟踪算法的有效性和稳定性研究目标跟踪是计算机视觉领域的一项重要研究内容，其主要任务是在视频序列中准确地跟踪目标对象，并实时更新目标位置和外观信息。
目标跟踪算法的有效性和稳定性直接关系到实际应用的成功与否，因此引起了广泛的关注和研究。
目标跟踪算法的有效性主要指算法在实际场景中的准确度和精度。
传统的目标跟踪算法主要基于特征点、颜色或纹理等属性进行目标的匹配和跟踪，这些算法在简单场景下表现良好，但在复杂场景下容易造成目标丢失或漂移的问题。
为了提高目标跟踪算法的有效性，近年来研究者们提出了许多新的方法。
首先，深度学习方法的引入极大地提高了目标跟踪算法的有效性。
深度学习方法通过学习大量的训练数据，能够提取更具语义信息的特征，从而提高目标跟踪的准确度。
例如，基于卷积神经网络的目标跟踪算法可以通过在网络中融入目标定位任务来进行监督学习，从而实现高效准确的目标跟踪。
其次，多目标跟踪算法的提出进一步提高了目标跟踪算法的有效性。
在复杂场景下，单目标跟踪容易受到背景干扰或其他目标的干扰，导致目标丢失。
而多目标跟踪算法不仅可以同时跟踪多个目标，还可以利用多个目标之间的相关性来提高跟踪的准确度。
例如，基于马尔可夫随机场的多目标跟踪算法可以通过建模目标之间的空间和时间关系，来实现更稳定和准确的目标跟踪。
目标跟踪算法的稳定性主要指算法在长时间运行或在复杂场景下的稳定程度。
目标跟踪算法需要在运行过程中能够自适应地应对目标外观变化、光照变化、目标遮挡等问题，并保持较高的跟踪质量。
为了提高目标跟踪算法的稳定性，研究者们也提出了一系列新的方法。
一种常见的方法是引入目标模型更新机制，通过实时更新目标模型来适应目标的外观变化。
例如，在线学习方法可以通过不断积累新的样本数据来更新目标模型，从而提高算法的稳定性。
另外，一些算法也可以通过建模目标的外观和运动模型，来估计目标的未来位置，从而在目标丢失时能够进行预测和重新跟踪。
此外，融合多个传感器或多种特征的方法也可以提高目标跟踪算法的稳定性。
基于多层特征嵌入的单目标跟踪算法
基于多层特征嵌入的单目标跟踪算法1. 内容描述基于多层特征嵌入的单目标跟踪算法是一种在计算机视觉领域中广泛应用的跟踪技术。
该算法的核心思想是通过多层特征嵌入来提取目标物体的特征表示，并利用这些特征表示进行目标跟踪。
该算法首先通过预处理步骤对输入图像进行降维和增强，然后将降维后的图像输入到神经网络中，得到不同层次的特征图。
通过对这些特征图进行池化操作，得到一个低维度的特征向量。
将这个特征向量输入到跟踪器中，以实现对目标物体的实时跟踪。
为了提高单目标跟踪算法的性能，本研究提出了一种基于多层特征嵌入的方法。
该方法首先引入了一个自适应的学习率策略，使得神经网络能够根据当前训练状态自动调整学习率。
通过引入注意力机制，使得神经网络能够更加关注重要的特征信息。
为了进一步提高跟踪器的鲁棒性，本研究还采用了一种多目标融合的方法，将多个跟踪器的结果进行加权融合，从而得到更加准确的目标位置估计。
通过实验验证，本研究提出的方法在多种数据集上均取得了显著的性能提升，证明了其在单目标跟踪领域的有效性和可行性。
1.1 研究背景随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，目标跟踪在许多领域(如安防、智能监控、自动驾驶等)中发挥着越来越重要的作用。
单目标跟踪(MOT)算法是一种广泛应用于视频分析领域的技术，它能够实时跟踪视频序列中的单个目标物体，并将其位置信息与相邻帧进行比较，以估计目标的运动轨迹。
传统的单目标跟踪算法在处理复杂场景、遮挡、运动模糊等问题时表现出较差的鲁棒性。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进的单目标跟踪算法，如基于卡尔曼滤波的目标跟踪、基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪以及基于深度学习的目标跟踪等。
这些方法在一定程度上提高了单目标跟踪的性能，但仍然存在一些局限性，如对多目标跟踪的支持不足、对非平稳运动的适应性差等。
开发一种既能有效跟踪单个目标物体，又能应对多种挑战的单目标跟踪算法具有重要的理论和实际意义。
1.2 研究目的本研究旨在设计一种基于多层特征嵌入的单目标跟踪算法，以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。
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。
《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。
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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。 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 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） ，模板，多视角模型（主成分分析
3
单目标跟踪
目标跟踪的目的是在视频的每一帧图像中确定目
标的位置，从而产生目标随时间的轨迹。也可能同时 提供目标在每一帧图像中所占的完整区域。通常使用 目标检测算法得到图像中可能的目标区域，然后在各 帧之间建立目标的对应联系。或者通过迭代更新前一 帧图像得到的目标的区域和位置信息，联合估计出目 标的区域和对应联系。依据其跟踪目标数目的不同， 跟踪算法可分为单目标跟踪与多目标跟踪，本文主要 论述单目标跟踪算法。目标模型的选择限制了该目标 所能经历的运动和变形。依据所采用目标描述方式的 不同，单目标跟踪可分为点跟踪、核跟踪和剪影跟踪， 如图 1 所示。
(1) 确定性对应方法
246 专论·综述 Special Issue
2012 年 第 21 卷 第 5 期
计 算 机 系 统 应 用
后验概率密度的一阶和二阶统计特征（均值和方差） 。 若目标的状态分布是多模的，如存在遮挡和背 景干扰的情况，只能采用蒙特卡罗积分方法来求解 贝叶斯滤波器。这种普适性的滤波器即为粒子滤波
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 （computer vision） 的蓬勃发展。 使用计算机技术来帮助我们处理、理解，分析图像和 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 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 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。 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，1997 年美国国防 高级研究项目署设立的视觉监控重大项目 VSAM，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
Grabner 和 Bischof 提出了基于在线 Boosting 学习
的跟踪方法[19]。Boosting 算法将一系列仅比随机猜测 精度略高的弱分类器组合成一个高精度的强分类器， 可以选择出图像区域最有代表性的特征进行分类。由 各个弱分类器加权的分类结果投票决定最终的类别归 属。在线 Boosting 学习算法采用离线 Booting 算法的 训练结果进行初始化。在先前目标位置周围的图像区 域估计目标置信度（该置信度一般是由样本与分类面 的距离决定） 。 然后在置信度图上搜索极值点作为估计 的目标位置。最后再在这次的跟踪结果上提取目标样 本与背景样本用于当前特征模型的更新。由于存在着 噪声和遮挡，跟踪过程中的实时更新可能会造成样本 标识的错误。Liu 等人[20]将协同训练（co-training）[21] 引入 adaboost 算法的在线学习过程，使用同一目标相 互独立的两组特征训练得到两组分类器，分别为某一 图像块中得到的另一组特性进行标识。
① 基金项目:安徽省教育厅自然科学基 (2005KJ004ZD) 收稿时间:2011-10-29;收到修改稿时间:2011-12-26
H. Nagel 等从事交通监控系统的研究。几十年来，目
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。
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
一旦找到该兴趣点新的位置，KLT 跟踪器计算连续帧 相应区域的仿射变换为：
' a x t x x y' c d y t y
从而估算跟踪块的质量。如果当前区域和预期的区域 之间方差和较小，继续跟踪该特征，否则删除该特征。 最近，用机器学习的方法从分类的角度来使研 究跟踪问题，成为了一个新的热点。分类的方法通 过在特征集上寻找一个最优的分界面去区分目标与 背景从而达到跟踪的目的。它避[10]。对突变状态具有较好的跟踪能力，
对模型参数的失配具有较强的鲁棒性。 为了解决扩展卡尔曼滤波器在处理非线性系统的 失 真 问 题 ， Julier 等 人 又 提 出 了 无 迹 卡 尔 曼 滤 波 （Unscented Kalman Filter）[11]。该算法使用确定性抽 取的加权采样点（sigma-point）的最小集合,完整地表 述了先验随机变量的均值和方差。这一过程被称为无 迹变换（Unscented transform） 。这些 sigma 点经过非 线性系统得到后验的 sigma 点集，仍然很好地描述了
Collins 等人 [18]将跟 造一个复杂的模型去描述目标。
踪看成是一个二类的分类问题，使用在线的特征选 择策略来从不同的颜色空间中选择最有区分性的将 目标与背景区分开。
3.2 核跟踪
典型的核跟踪通过计算初始区域所表示的目标在 相邻帧之间的运动来实现
[15]
。通常使用序列帧之间目
标的运动参数或者稠密的流场描述目标的运动。各算 法的不同主要在于所使用表观模型，跟踪目标数量， 以及估计物体运动的方法的不同。
2012 年 第 21 卷 第 5 期
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 116011)
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
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
Filter） [13]。该算法中，当前状态的概率密度由一群
带有权重的随机样本表示，这些样本经过动力学模 型演化后，其权重由各自的似然函数进行加权修正， 从而得到后验概率的离散化表示。新的概率密度由 这些样本和权重得到。这些随机样本从一个易于得 到和采样的建议分布（ proposal distribution）中采样 求得。可以简单地使用该粒子的状态转移条件概率 作为建议分布，也可以引入观测值对建议分布的影 响，使滤波的结果更为准确，如该粒子经由无迹卡 尔曼滤波所得的结果作为建议分布 [14]。为了防止状 态估计的方差随着递推的进行不断增大，每次迭代 后要对粒子集进行重采样，使得新的采样集中各粒 子的权重相等。
[6]
点对应的确定性方法使用运动约束集合，定义先 前帧中每个目标与当前帧中单个目标关联的相似度。 最大化关联的相似度可以表述为一个组合优化问题。 通过最优分配算法可以得到所有可行关联中的解[7]。
(2) 概率对应方法
从视频传感器中得到的测量值包含噪声，目标的 运动也会经受随机的扰动。概率对应方法在目标状态 的估计时考虑了测量值和模型的不确定性，将目标位 置、速度、加速度等性质表示为一个状态空间，认为 某一时刻的目标状态为服从一定分布的随机向量。由 检测算法得到物体在图像中的位置的概率分布。 状态估计的最优解可以通过迭代的贝叶斯滤波器 （Bayesian Filter）[8]得到，综合观测数据和目标的先 验知识，由预测和更新两个步骤组成。建立目标状态 的随机动力学模型，目标状态的概率密度在动力学模 型的作用下进行扩散和伸展， 得到下一时刻的预测值。 动力学模型的随机部分导致概率密度伸展，使不确定 性增加。确定性的部分造成概率密度的整体平移。观 测值通过似然函数对状态的预测分布进行修正。似然 函数定义目标状态与观测值的相似程度，描述了目标 的观测模型。概率密度在测量值的附近趋向出现一个 峰值。 当测量和预测过程中的噪声满足高斯分布，系统 方程满足线性假设时，可以通过卡尔曼滤波（Kalman
[12] 器 （ Particle Filter） ， 也称作自举滤波器 （ Bootstrap
代的方法计算以兴趣点为中心的区域（25*25）的平移
(du, dv) ：
I x2 I I x y
I I I
x
y
2 y
du I x I t dv I I y t
Progress in Object Tracking Algorithms
WANG Xin-Jie
(The First Affiliated Hospital, Dalian Medical University, Dalian 116011, China)
Abstract: Object tracking has long been one of the central research problems in computer vision, which provides important
Filter）[8]递推得到后验概率的均值和方差来描述状态
估计的最优解。当线性假设不满足，通过泰勒展式 （Taylor） 对系统方程进行局部线性化， 就得到了扩展 卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter）[9]。周东华等 人对扩展卡尔曼滤波器增加了约束条件，要求真实状 图1 态值减去估计状态值的残差序列在任意两个时刻都保 持正交。又在卡尔曼滤波的增益矩阵中引入了多重渐 消 因 子 ， 进 而 推 导 得 到 了 强 跟 踪 滤 波 器 （ Strong
information to understand video content. Firstly, international research status of object tracking is introduced. Then especially, the categories of object tracking methods and various algorithms in the process of development are emphatically analyzed. The key techniques are compared and addressed, and some major problems and possible solutions are also summarized.