目标跟踪

从目标跟踪的应用场景，底层模型，组件，类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍，非常好的入门文章。

对于不依赖先验知识的目标跟踪来讲，运动检测是实现跟踪的第一步。运动检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。

一种新的从dense的描述符中检测出高信息量以及高可分性特征的方法。

本文主要介绍以下几点：什么是视觉目标跟踪、视觉目标跟踪（单目标）的基本结构（框架），目标跟踪存在的挑战，目标跟踪经典相关方法等。

本文旨在简要介绍：目标跟踪的基本流程与框架，目标跟踪存在的挑战，目标跟踪相关方法，以及目标跟踪最新的进展等，希望通过这篇文章能让读者对视觉目标跟踪领域有一个较为全面的认识。

视觉目标跟踪基本流程：视觉目标（单目标）跟踪任务就是在给定某视频序列初始帧的目标大小与位置的情况下，预测后续帧中该目标的大小与位置。

目标识别的评价指标主要有ROC曲线，missrate、FPPI、FPPW等。单图像跟踪的评价指标主要有两个，一个是pixel error，一般是算中心距离，另一个是overlap rate，区域重叠率，用重叠区域除以两个矩形所占的总面积Aoverlap /（A1+A2-Aoverlap），常常用pixel error绘制帧误差曲线，用重叠率绘制误差曲线。

目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支，是模式识别，图像处理，计算机视觉，机器学习等学科的交叉研究，有着广泛的应用，如视频监控，虚拟现实，人机交互，图像理解，无人驾驶等。