计算机视觉中，目前有哪些经典的目标跟踪算法

Question

如题所述

Answer 1

貌似有人把跟踪(tracking)和计算机视觉中的目标跟踪搞混了。前者更偏向数学，是对状态空间在时间上的变化进行建模，并对下一时刻的状态进行预测的算法。例如卡尔曼滤波，粒子滤波等。后者则偏向应用，给定视频中第一帧的某个物体的框，由算法给出后续帧中该物体的位置。最初是为了解决检测算法速度较慢的问题，后来慢慢自成一系。因为变成了应用问题，所以算法更加复杂，通常由好几个模块组成，其中也包括数学上的tracking算法，还有提取特征，在线分类器等步骤。在自成一系之后，目标跟踪实际上就变成了利用之前几帧的物体状态(旋转角度，尺度)，对下一帧的物体检测进行约束(剪枝)的问题了。没错，它又变回物体检测算法了，但却人为地把首帧得到目标框的那步剥离出来。在各界都在努力建立end-to-end系统的时候，目标跟踪却只去研究一个子问题，选择性无视"第一帧的框是怎么来的"的问题。我想，目标跟踪的下一步应该是成为目标检测的一步，充分利用物体特性，建成一个视频中目标检测的大系统，而不是自成体系，只在自己的小圈子里做研究。答主并非是做目标跟踪方向研究的，但导师在博士期间是做的这个方向，因此也跟着有所涉猎。先匿了，如果有说的不对的地方，还请指正。

Answer 2

第一章介绍运动的分类、计算机视觉领域中运动分析模型、计算机视觉领域运动检测和目标跟踪技术研究现状、计算机视觉领域中运动分析技术的难点等内容；
第二章介绍传统的运动检测和目标跟踪算法，包括背景差分法、帧间差分法、光流场评估算法等；
第三章介绍具有周期性运动特征的低速目标运动检测和跟踪算法，并以CCD测量系统为例介绍该算法的应用；
第四章介绍高速运动目标识别和跟踪算法，并以激光通信十信标光捕获和跟踪系统为例介绍该算法的应用；
第五章介绍具有复杂背景的目标运动检测过程中采用的光流场算法，包括正规化相关的特性及其改进光流场评估算法，并介绍改进光流场算法的具体应用；
第六章介绍互补投票法实现可信赖运动向量估计。本回答被网友采纳

Answer 3

tld、compressive tracking、struck