目标跟踪算法小结(一）

-1.目标视觉跟踪(visual object tracking),根据目标的跟踪方式，跟踪一般可以分为两大类：生产(generative)模型方法和判别(discriminative)模型方法。生成类方法在当前帧对目标区域建模，下一帧寻找与模型最相似的区域就是预测位置，如卡尔曼滤波，粒子滤波，mean-shift等。目前比较流行的是判别类方法，也叫跟踪检测(tracking-by-detection)，当前帧以目标区域为正样本，背景区域为负样本用来训练分类器，下一帧用训练好的分类器找最优区域，经典的判别类方法有Struck和TLD等。最近几年相关滤波方法如CF，KCF/DCF，CN，DSST也比较火。通常目标跟踪主要面临的难点有：外观变化，光照变化，快速运动，运动模糊，背景干扰等。,根据目标的跟踪方式