谢 煜，黄 俊，李 旭

(重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065)

1 引 言

目标跟踪是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，同时它也是许多高级计算机视觉任务的基础.随着近年来国内外专家学者的深入研究以及计算机图像处理能力的不断提升，目标跟踪技术快速发展，并在视频监控、人机交互、无人驾驶、军事国防等多个领域有着广泛的应用.尽管当前目标跟踪技术的研究取得了不小的进展，但由于跟踪过程中往往存在光照变化、运动模糊、背景干扰、目标形变等复杂因素，容易导致算法跟踪失败，因此设计一种精确度高、鲁棒性好的目标跟踪算法仍是一个巨大的挑战.

目标跟踪的任务是根据视频序列的第一帧给定的目标初始状态信息(例如目标的位置和大小),通过一系列算法估计出在后续的视频序列中目标的状态[1].目标跟踪方法主要分为两类：生成式模型方法与判别式模型方法.生成式模型方法是通过在当前视频帧中构建所要跟踪的目标的外观模型，在下一视频帧当中搜索与所构建的外观模型最相似的区域来预测目标的位置.判别式模型方法是通过训练一个判别模型并不断更新，从而将目标与背景区域区分开来以预测目标的位置.相较于生成式模型方法，判别式模型方法利用了背景信息，具有更高的精确性与鲁棒性，能够更好地实现目标跟踪，因此判别式模型方法成为近年来的研究热点.

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