摘要：目標(biāo)跟蹤一直以來(lái)都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題,最近隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題得到了越來(lái)越多的關(guān)注.本文對(duì)主流目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行了綜述,首先,介紹了目標(biāo)跟蹤中常見(jiàn)的問(wèn)題,并由時(shí)間順序?qū)δ繕?biāo)跟蹤算法進(jìn)行了分類:早期的經(jīng)典跟蹤算法、基于核相關(guān)濾波的跟蹤算法以及基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法.接下來(lái),對(duì)每一類中經(jīng)典的跟蹤算法的原始版本和各種改進(jìn)版本做了介紹、分析以及比較.最后,使用OTB-2013數(shù)據(jù)集對(duì)目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行測(cè)試,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析,得出了以下結(jié)論:1)相比于光流法、Kalman、Meanshift等傳統(tǒng)算法,相關(guān)濾波類算法跟蹤速度更快,深度學(xué)習(xí)類方法精度高. 2)具有多特征融合以及深度特征的追蹤器在跟蹤精度方面的效果更好. 3)使用強(qiáng)大的分類器是實(shí)現(xiàn)良好跟蹤的基礎(chǔ). 4)尺度的自適應(yīng)以及模型的更新機(jī)制也影響著跟蹤的精度.