目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题,分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标,后者则同时跟踪视频画面中的多个目标,得到这些目标的运动轨迹。
基于视觉的目标自动跟踪在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶等领域都有重要的应用。例如,在自动驾驶系统中,目标跟踪算法要对运动的车、行人、其他动物的运动进行跟踪,对它们在未来的位置、速度等信息作出预判。
目标跟踪算法可以进行轨迹特征的自动分析和提取,以弥补视觉目标检测的不足,有效的去除错误的检测,增加遗漏的检测,为进一步的行为分析提供基础。相对于多目标跟踪算法,视觉单目标跟踪算法研究的更为广泛,当前解决的相对更好。典型的如Mean shift算法,用卡尔曼滤波、粒子滤波进行状态预测,TLD等基于在线学习的跟踪,KCF等基于相关性滤波的算法等。
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