java源码跟踪Android对象追踪 此存储库包含用于对象跟踪的源代码，该代码使用OpenCV Java库在PC和Android设备上实现。 文件夹Mean_Shift_tracker包含PC版本 文件夹ObjectTracking包含Android版本

最近唯一能够像SiamMask一样在线操作并从边界框初始化开始生成mask的跟踪器是Yeo等人的基于超像素的方法.①作者认为以往直接回归box的方法存在一定的偏差，而使用分割提取mask然后再确定box的方法能够更好的定位box 的宽高。 ②现有的跟踪器，都使用矩形边界框来初始化目标并估计其在后续帧中的位置。尽管简单的矩形很方便，但通常无法正确表示对象。

卡尔曼滤波的单目标跟踪代码Python版，视频中逐帧处理。

Fan Yang 发表于14年的CVPR的文章《Robust Superpixel Tracking 》的matlab 代码，对于科研学习后帮助

英文教材，讲解物体追踪的基础方法，涵盖面广。

根据wu yi的tracking benchmark工作，对其中包含的28个跟踪算法进行回顾和总结，对相应的28篇论文进行了汇总。希望可以对跟踪研究的初学者有所帮助~

FairMOT 单次多对象跟踪的简单基准： ，张以夫，王春雨，王兴刚，曾文俊，刘文宇arXiv技术报告（ ） 抽象的 近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和重新识别取得了显着进展。但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习重新标识分支。在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。在30 FPS时，它的性能明显优于MOT挑战数据集上的最新技术。我们希望这个基准可以启发并帮助评估该领域的新想法。 消息 （2020.09.10）FairMOT的新版本发布了！ （在MOT17上为73.7 MOTA） 主要更新 我们使用自我监督的学习方法在CrowdHuman数据集上对FairMOT进行了预训练。 要检测图像外部的边界框，我们使用左，上，右和下（4通道）来替换WH头（2通道）。

目标跟踪综述文献 ACM Computing Surveys, Vol. 38, No. 4, Article 13, Publication date: December 2006.

该论文来自Pattern Recognition 2018，该论文对目标跟踪进行简要概述，描述了基于不同方法的目标跟踪，并描述了未来的可能发展方向，适合快速入门目标跟踪。

基于树莓派4--简单场景下人脸追踪：我们将利用OpenCV完成简易的人脸目标追踪，我们实现了目标追踪功能，每一个识别到的目标都有一个单独的编号，那么就可以利用这个性能搭建一个计数器。比如，如果被要求识别的目标是人脸，我们就可以搭建一个计算人数的计数器。