目标追踪综述
多目标跟踪综述
结论：本次演示对多目标跟踪的研究现状、方法及应用进行了综述。多目标 跟踪作为一种重要的计算机视觉任务，其研究经历了起步、发展和突破等阶段， 目前已经应用于视频监控、智能交通、无人驾驶等多个领域中并取得了显著的实 验结果。然而，现有的多目标跟踪技术仍存在一些不足之处如复杂场景下的鲁棒 性和实时性问题等需要进一步研究和改进。
31、多目标跟踪的应用领域和实 验结果
多目标跟踪技术在许多领域都有应用，如视频监控、智能交通、无人驾驶、 体育分析等。在这些应用领域中，多目标跟踪技术都取得了显著的实验结果。例 如，在智能交通领域中，多目标跟踪技术可以帮助实现车辆的精确跟踪和交通流 量的优化；在无人驾驶领域中，多目标跟踪技术可以帮助实现车辆的自主导航和 对行人的精确识别。
多目标跟踪综述
基本内容
摘要：多目标跟踪是一种重要的计算机视觉任务，旨在在视频监控、智能交 通、无人驾驶等领域中实现同时对多个目标进行跟踪和识别的功能。本次演示对 多目标跟踪的研究现状、方法及应用进行了综述，总结了研究成果与不足，并指 出了未来研究方向。关键词：多目标跟踪，计算机视觉，目标跟踪，目标识别， 综述。
2、多目标跟踪的研究现状和发展历程多目标跟踪的研究现状表明，其方法 主要分为基于滤波的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。其中， 基于滤波的方法主要包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等，这类方法主要适用于 线性高斯系统，但难以处理复杂非线性系统。
《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 综述
目标跟踪综述目标跟踪是指在视频监控系统或图像处理中，将特定目标物体从连续变化的场景中进行定位和跟踪的技术。
目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，广泛应用于视频监控、安防、智能交通等领域。
目标跟踪的主要目标是识别、跟踪和通过目标位置预测目标的未来位置。
它可以根据目标的外观、形状、运动、上下文等特征进行分类和识别，然后通过复杂的算法在连续帧的图像序列中跟踪目标位置的变化。
目标跟踪技术需要解决很多挑战，如光照变化、目标遮挡、视角变化、背景干扰等。
为了克服这些挑战，研究人员提出了许多不同的目标跟踪方法。
基于特征的目标跟踪是最常见的方法之一。
它通过提取目标的某些特定特征（如颜色、纹理、形状等）并根据这些特征进行匹配来实现目标的跟踪。
这种方法有助于解决目标外观的变化和光照变化等问题，但对于目标遮挡和背景干扰等情况仍然面临困难。
另一种常用的目标跟踪方法是基于模型的方法。
这种方法使用事先训练的模型来描述目标的外观和形状，并通过将模型对应到当前图像中来进行目标的跟踪。
这种方法对于目标外观和形状的变化有一定的适应性，但需要大量的训练数据，并且对于复杂场景中的目标遮挡和背景干扰效果较差。
最近，深度学习技术的发展为目标跟踪提供了新的解决方案。
通过使用深度神经网络对图像进行特征提取和分类，在目标跟踪任务中取得了很好的效果。
深度学习方法能够自动学习目标的特征表示，对于复杂的目标和场景具有较强的鲁棒性。
总之，目标跟踪是计算机视觉和模式识别领域中的重要研究方向。
随着技术的不断进步，目标跟踪方法越来越成熟，并且在实际应用中得到了广泛的使用。
未来，我们可以期待更高效、准确和鲁棒的目标跟踪算法的发展。
目标追踪综述
01目标跟踪简介目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。
下面是一些应用的例子。
02目标跟踪任务分类了解了目标跟踪的用途，我们接下来看目标跟踪有哪些研究领域呢？目标跟踪可以分为以下几种任务：•单目标跟踪- 给定一个目标，追踪这个目标的位置。
•多目标跟踪- 追踪多个目标的位置•Person Re-ID- 行人重识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。
广泛被认为是一个图像检索的子问题。
给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。
旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合。
•MTMCT - 多目标多摄像头跟踪（Multi-target Multi-camera Tracking），跟踪多个摄像头拍摄的多个人•姿态跟踪- 追踪人的姿态按照任务计算类型又可以分为以下2类。
•在线跟踪- 在线跟踪需要实时处理任务，通过过去和现在帧来跟踪未来帧中物体的位置。
•离线跟踪- 离线跟踪是离线处理任务，可以通过过去、现在和未来的帧来推断物体的位置，因此准确率会在线跟踪高。
03目标跟踪的困难点虽然目标追踪的应用前景非常广泛，但还是有一些问题限制了它的应用，我们看下有哪些问题呢？•形态变化- 姿态变化是目标跟踪中常见的干扰问题。
运动目标发生姿态变化时, 会导致它的特征以及外观模型发生改变, 容易导致跟踪失败。
例如:体育比赛中的运动员、马路上的行人。
•尺度变化- 尺度的自适应也是目标跟踪中的关键问题。
当目标尺度缩小时, 由于跟踪框不能自适应跟踪, 会将很多背景信息包含在内, 导致目标模型的更新错误:当目标尺度增大时, 由于跟踪框不能将目标完全包括在内, 跟踪框内目标信息不全, 也会导致目标模型的更新错误。
因此, 实现尺度自适应跟踪是十分必要的。
•遮挡与消失- 目标在运动过程中可能出现被遮挡或者短暂的消失情况。
目标跟踪综述
参考文献
• 7.蔡荣太，吴元昊，王明佳，吴庆祥,视频目标跟踪算法综 述,2010年第34 卷第12 期
• 8.周娜，基于视觉的运动目标跟踪算法的研究与实现，东 北大学硕士论文，2008
• 9.薛建儒, 郑南宁, 钟小品, 平林江，视感知激励——多视 觉线索集成的贝叶斯方法与应用,2008
• 10.M. Spengler and B. Schiele, “Towards Robust MultiCue Integration for Visual Tracking,” Machine Vision and Applications,2003
• 优缺点：光流场的方法能够很好的用于二维运动估计，它 也可以同时给出全局点的运动估计，但其本身还存在着一 些问题：需要多次迭代，运算速度慢，不利于实时应用。
核方法
• 算法思想：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。
• Mean shift ：均值偏移方法。采用彩色直方图作为匹配特征。Mean Shift 跟踪算法反复不断地把数据点朝向MeanShift 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。在Mean Shift 跟踪算法中， 相似度函数用于刻画目标模板和候选区域所对应的两个核函数直方图 的相似性，采用的是Bhattacharyya 系数。因此，这种方法将跟踪问 题转化为Mean Shift 模式匹配问题。核函数是Mean Shift 算法的核心， 可以通过尺度空间差的局部最大化来选择核尺度，若采用高斯差分计 算尺度空间差，则得到高斯差分Mean Shift 算法。
• 优缺点：Mean Shift 算法假设特征直方图足够确定目标的位置，并且 足够稳健，对其他运动不敏感。该方法可以避免目标形状、外观或运 动的复杂建模，建立相似度的统计测量和连续优化之间的联系。但是， Mean Shift 算法不能用于旋转和尺度运动的估计。为克服以上问题， 人们提出了许多改进算法，如多核跟踪算法、多核协作跟踪算法和有 效的最优核平移算法等。
多目标追踪技术综述
多目标追踪技术综述在当今科技迅速发展的时代，多目标追踪技术已经成为了众多领域中不可或缺的一部分。
从智能监控系统到自动驾驶，从军事侦察到生物医学研究，多目标追踪技术都发挥着至关重要的作用。
它旨在准确地跟踪多个移动目标的位置、速度和运动轨迹，为各种应用提供关键的信息支持。
多目标追踪技术的基本概念并不复杂，但要实现高效准确的追踪却面临着诸多挑战。
简单来说，就是在一个场景中，同时对多个目标进行持续的监测和定位。
然而，实际情况往往非常复杂。
目标可能会相互遮挡、快速移动、形状变化，或者背景环境存在干扰，这些都给追踪带来了很大的困难。
在多目标追踪的过程中，数据的获取和处理是至关重要的第一步。
常见的数据源包括摄像头、雷达、激光传感器等。
这些设备能够捕捉到目标的相关信息，但不同的设备具有不同的特点和局限性。
例如，摄像头可以提供丰富的视觉信息，但在光线不佳或目标被遮挡时可能会失效；雷达则在测距和测速方面表现出色，但分辨率相对较低。
因此，如何有效地融合多种数据源的信息，以获得更全面和准确的目标描述，是多目标追踪中的一个关键问题。
特征提取是多目标追踪中的另一个重要环节。
这就好比我们要从一堆混乱的信息中找出能够代表每个目标独特性的“标签”。
这些特征可以是目标的形状、颜色、纹理，也可以是运动特征，如速度、加速度等。
通过提取这些特征，我们能够更好地区分不同的目标，并在后续的追踪过程中更准确地识别和跟踪它们。
目标检测是多目标追踪的基础。
在一个复杂的场景中，首先需要准确地检测出所有可能的目标。
这就需要运用各种图像处理和模式识别技术，来确定目标的位置和范围。
一旦目标被检测出来，就可以为每个目标建立一个初始的模型或描述，以便在后续的帧中进行跟踪。
在追踪阶段，主要的任务是根据目标在前一帧的状态和特征，预测其在当前帧的位置，并与实际检测到的目标进行匹配。
常见的追踪算法包括基于滤波的方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波。
卡尔曼滤波适用于线性系统和高斯噪声的情况，能够对目标的状态进行高效的预测和更新。
多模态目标跟踪综述
多模态目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到多个模态数据（如视频、图像、激光雷达等）的联合处理，旨在实现对目标对象的实时跟踪。
随着人工智能技术的发展，多模态目标跟踪已经成为了许多实际应用的关键技术，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。
本文将对多模态目标跟踪的综述进行阐述。
多模态目标跟踪的主要挑战包括数据融合、模型设计、算法优化等方面。
首先，数据融合是多模态目标跟踪的核心问题之一，它涉及到如何将不同模态的数据进行有效的整合，以便更准确地识别和跟踪目标。
例如，视频和图像数据可以提供目标的外观信息，而激光雷达数据可以提供目标的运动信息。
其次，模型设计是实现多模态目标跟踪的关键，它需要根据不同的模态数据特点，设计相应的跟踪算法和模型结构。
最后，算法优化也是实现高精度、高鲁棒性的多模态目标跟踪的重要手段，包括优化算法参数、改进模型性能等方面。
针对多模态目标跟踪的问题，目前已经提出了许多不同的方法和算法。
其中，基于滤波器的跟踪算法是一种常用的方法，它通过建立目标状态的概率模型，对目标位置和速度进行估计。
基于深度学习的跟踪算法也是近年来兴起的一种方法，它通过利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对目标特征进行学习，实现对目标的实时跟踪。
此外，还有一些基于光流场的方法、基于稠密预测的方法等，这些方法各有优缺点，需要根据实际应用场景和数据特点进行选择。
多模态目标跟踪的应用场景非常广泛，包括但不限于自动驾驶、智能监控、机器人等领域。
在自动驾驶中，多模态目标跟踪可以帮助车辆识别和跟踪道路上的行人、车辆等目标对象，提高自动驾驶的安全性和可靠性。
在智能监控中，多模态目标跟踪可以帮助实时监测和分析视频中的目标行为，实现智能分析和预警。
在机器人领域中，多模态目标跟踪可以帮助机器人实现对周围环境的感知和理解，提高机器人的自主性和智能化水平。
未来多模态目标跟踪的研究方向包括更加智能化、更加高效化、更加鲁棒化的方法。
《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。
随着深度学习和人工智能技术的不断发展，目标跟踪算法也取得了长足的进步。
本文将对现有的目标跟踪算法进行综述，分析其原理、优缺点以及应用前景。
二、目标跟踪算法的基本原理目标跟踪算法的基本原理可以分为特征提取、模板更新和匹配追踪三个步骤。
首先，算法需要从视频帧中提取出目标特征；其次，利用这些特征生成一个或多个模板；最后，在后续的视频帧中，通过匹配算法将模板与当前帧进行匹配，实现目标的定位和跟踪。
三、传统目标跟踪算法传统目标跟踪算法主要包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于滤波的方法。
1. 基于特征的方法：该方法主要依靠提取目标的特征进行匹配和跟踪。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
然而，当目标受到光照变化、遮挡等影响时，该方法的效果会受到限制。
2. 基于模型的方法：该方法通过建立目标的模型进行跟踪。
常见的模型包括基于模板的模型和基于三维模型的模型。
该方法在处理复杂背景和遮挡等问题时具有较好的鲁棒性，但计算复杂度较高。
3. 基于滤波的方法：该方法主要利用滤波器对目标进行定位和跟踪。
常见的滤波器包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
该方法在处理噪声和不确定性问题时具有较好的性能，但在处理非刚性目标和快速运动的目标时存在困难。
四、深度学习在目标跟踪算法中的应用随着深度学习技术的发展，越来越多的研究人员将深度学习应用于目标跟踪算法中。
深度学习可以自动提取目标的深层特征，提高跟踪的准确性和鲁棒性。
常见的深度学习目标跟踪算法包括基于孪生网络的跟踪算法、基于相关滤波的深度学习跟踪算法等。
这些算法在处理复杂背景、光照变化、遮挡等问题时具有较好的性能。
五、现代目标跟踪算法的优缺点分析现代目标跟踪算法相比传统算法具有更高的准确性和鲁棒性，但同时也存在一些缺点。
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01目标跟踪简介目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。
下面是一些应用的例子。
02目标跟踪任务分类了解了目标跟踪的用途，我们接下来看目标跟踪有哪些研究领域呢？目标跟踪可以分为以下几种任务：•单目标跟踪- 给定一个目标，追踪这个目标的位置。
•多目标跟踪- 追踪多个目标的位置•Person Re-ID- 行人重识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。
广泛被认为是一个图像检索的子问题。
给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。
旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合。
•MTMCT - 多目标多摄像头跟踪（Multi-target Multi-camera Tracking），跟踪多个摄像头拍摄的多个人•姿态跟踪- 追踪人的姿态按照任务计算类型又可以分为以下2类。
•在线跟踪- 在线跟踪需要实时处理任务，通过过去和现在帧来跟踪未来帧中物体的位置。
•离线跟踪- 离线跟踪是离线处理任务，可以通过过去、现在和未来的帧来推断物体的位置，因此准确率会在线跟踪高。
03目标跟踪的困难点虽然目标追踪的应用前景非常广泛，但还是有一些问题限制了它的应用，我们看下有哪些问题呢？•形态变化- 姿态变化是目标跟踪中常见的干扰问题。
运动目标发生姿态变化时, 会导致它的特征以及外观模型发生改变, 容易导致跟踪失败。
例如:体育比赛中的运动员、马路上的行人。
•尺度变化- 尺度的自适应也是目标跟踪中的关键问题。
当目标尺度缩小时, 由于跟踪框不能自适应跟踪, 会将很多背景信息包含在内, 导致目标模型的更新错误:当目标尺度增大时, 由于跟踪框不能将目标完全包括在内, 跟踪框内目标信息不全, 也会导致目标模型的更新错误。
因此, 实现尺度自适应跟踪是十分必要的。
•遮挡与消失- 目标在运动过程中可能出现被遮挡或者短暂的消失情况。
当这种情况发生时, 跟踪框容易将遮挡物以及背景信息包含在跟踪框内, 会导致后续帧中的跟踪目标漂移到遮挡物上面。
若目标被完全遮挡时, 由于找不到目标的对应模型, 会导致跟踪失败。
•图像模糊- 光照强度变化, 目标快速运动, 低分辨率等情况会导致图像模型, 尤其是在运动目标与背景相似的情况下更为明显。
因此, 选择有效的特征对目标和背景进行区分非常必要。
下图是上述问题的一些实例。
光照以及模糊形变以及遮挡04目标跟踪方法既然目标跟踪领域有这么多困难，那么我们采用什么样的方法来进行目标跟踪呢？目标跟踪的方法按照模式划分可以分为2类。
生成式模型 - 早期的工作主要集中于生成式模型跟踪算法的研究, 如光流法[23-24]、粒子滤波[8]、Meanshift算法[9-10]、Camshift[11]算法等.此类方法首先建立目标模型或者提取目标特征, 在后续帧中进行相似特征搜索.逐步迭代实现目标定位。
但是这类方法也存在明显的缺点, 就是图像的背景信息没有得到全面的利用.且目标本身的外观变化有随机性和多样性特点, 因此, 通过单一的数学模型描述待跟踪目标具有很大的局限性.具体表现为在光照变化, 运动模糊, 分辨率低, 目标旋转形变等情况下, 模型的建立会受到巨大的影响, 从而影响跟踪的准确性; 模型的建立没有有效地预测机制, 当出现目标遮挡情况时, 不能够很好地解决。
鉴别式模型 - 鉴别式模型是指, 将目标模型和背景信息同时考虑在内, 通过对比目标模型和背景信息的差异, 将目标模型提取出来, 从而得到当前帧中的目标位置。
文献在对跟踪算法的评估中发现[25], 通过将背景信息引入跟踪模型, 可以很好地实现目标跟踪.因此鉴别式模型具有很大的优势. 2000年以来, 人们逐渐尝试使用经典的机器学习方法训练分类器, 例如MIL[26]、TLD[27]、支持向量机[28]、结构化学习[29]、随机森林[30]、多实例学习[31]、度量学习[32]. 2010年, 文献[12]首次将通信领域的相关滤波方法引入到目标跟踪中.作为鉴别式方法的一种, 相关滤波无论在速度上还是准确率上, 都显示出更优越的性能.然而, 相关滤波器用于目标跟踪是在2014年之后.自2015年以后, 随着深度学习技术的广泛应用, 人们开始将深度学习技术用于目标跟踪。
按照时间顺序，目标跟踪的方法经历了从经典算法到基于核相关滤波算法，再到基于深度学习的跟踪算法的过程。
•经典跟踪算法•基于核相关滤波的跟踪算法•基于深度学习的跟踪算法05经典跟踪算法早期的目标跟踪算法主要是根据目标建模或者对目标特征进行跟踪。
1.基于目标模型建模的方法通过对目标外观模型进行建模, 然后在之后的帧中找到目标.例如, 区域匹配、特征点跟踪、基于主动轮廓的跟踪算法、光流法等.最常用的是特征匹配法, 首先提取目标特征, 然后在后续的帧中找到最相似的特征进行目标定位, 常用的特征有: SIFT[3]特征、SURF[4]特征、Harris角点[5]等。
2.基于搜索的方法随着研究的深入, 人们发现基于目标模型建模的方法[6]对整张图片进行处理, 实时性差.人们将预测算法加入跟踪中, 在预测值附近进行目标搜索, 减少了搜索的范围.常见一类的预测算法有Kalman[7]滤波、粒子滤波[8]方法.另一种减小搜索范围的方法是内核方法:运用最速下降法的原理, 向梯度下降方向对目标模板逐步迭代, 直到迭代到最优位置.诸如, Meanshift[9-10]、Camshift[11]算法光流法光流法(Lucas-Kanade)的概念首先在1950年提出, 它是针对外观模型对视频序列中的像素进行操作.通过利用视频序列在相邻帧之间的像素关系, 寻找像素的位移变化来判断目标的运动状态, 实现对运动目标的跟踪.但是, 光流法适用的范围较小, 需要满足三种假设:图像的光照强度保持不变; 空间一致性, 即每个像素在不同帧中相邻点的位置不变, 这样便于求得最终的运动矢量; 时间连续.光流法适用于目标运动相对于帧率是缓慢的, 也就是两帧之间的目标位移不能太大。
MeanshiftMeanshift 方法是一种基于概率密度分布的跟踪方法，使目标的搜索一直沿着概率梯度上升的方向，迭代收敛到概率密度分布的局部峰值上。
首先Meanshift 会对目标进行建模，比如利用目标的颜色分布来描述目标，然后计算目标在下一帧图像上的概率分布，从而迭代得到局部最密集的区域。
Meanshift 适用于目标的色彩模型和背景差异比较大的情形，早期也用于人脸跟踪。
由于 Meanshift 方法的快速计算，它的很多改进方法也一直适用至今。
粒子滤波粒子滤波（Particle Filter）方法是一种基于粒子分布统计的方法。
以跟踪为例，首先对跟踪目标进行建模，并定义一种相似度度量确定粒子与目标的匹配程度。
在目标搜索的过程中，它会按照一定的分布（比如均匀分布或高斯分布）撒一些粒子，统计这些粒子的相似度，确定目标可能的位置。
在这些位置上，下一帧加入更多新的粒子，确保在更大概率上跟踪上目标。
KalmanFilter 常被用于描述目标的运动模型，它不对目标的特征建模，而是对目标的运动模型进行了建模，常用于估计目标在下一帧的位置。
可以看到，传统的目标跟踪算法存在两个致命的缺陷:1.没有将背景信息考虑在内, 导致在目标遮挡, 光照变化以及运动模糊等干扰下容易出现跟踪失败.2.跟踪算法执行速度慢(每秒10帧左右), 无法满足实时性的要求.06基于核相关滤波的跟踪算法接着，人们将通信领域的相关滤波(衡量两个信号的相似程度)引入到了目标跟踪中。
一些基于相关滤波的跟踪算法(MOSSE[12]、CSK[13]、KCF[14]、BACF[15]、SAMF[16])等, 也随之产生, 速度可以达到数百帧每秒, 可以广泛地应用于实时跟踪系统中.其中不乏一些跟踪性能优良的跟踪器, 诸如SAMF、BACF在OTB[17]数据集和VOT2015[18]竞赛中取得优异成绩。
MOSSE本文提出的相关滤波器（Correlation Filter）通过MOSSE（Minimum Output Sum of Squared Error (MOSSE) filter）算法实现，基本思想：越是相似的两个目标相关值越大，也就是视频帧中与初始化目标越相似，得到的相应也就越大。
下图所示通过对比UMACE,ASEF，MOSSE等相关滤波算法，使输出目标中心最大化。
07基于深度学习的跟踪算法随着深度学习方法的广泛应用, 人们开始考虑将其应用到目标跟踪中[71].人们开始使用深度特征并取得了很好的效果.之后, 人们开始考虑用深度学习建立全新的跟踪框架, 进行目标跟踪。
在大数据背景下，利用深度学习训练网络模型，得到的卷积特征输出表达能力更强。
在目标跟踪上，初期的应用方式是把网络学习到的特征，直接应用到相关滤波或 Struck 的跟踪框架里面，从而得到更好的跟踪结果，比如前面提到的 DeepSRDCF 方法。
本质上卷积输出得到的特征表达，更优于 HOG 或 CN 特征，这也是深度学习的优势之一，但同时也带来了计算量的增加。
08目标跟踪方法总结目标跟踪的方法主要分为2大类，一类是相关滤波、一类是深度学习。
1.相比于光流法、Kalman、Meanshift等传统算法，相关滤波类算法跟踪速度更快，深度学习类方法精度高.2.具有多特征融合以及深度特征的追踪器在跟踪精度方面的效果更好.3.使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础.4.尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度.09数据集主要的数据集数据对比如下数据集对比。