目标跟踪基础

基本概念

名称

（1）任务
多目标跟踪（MOT）
单个对象跟踪（SOT）
（2）数据集

（3）算法

任务和难点

（1）目标跟踪的任务
目前的目标跟踪的通常任务是，在视频的第一帧给定一个目标的矩形框，然后后续这个矩形框紧跟着要跟踪的物体。不过，目标跟踪与计算机视觉中的图像识别，分割，检测是分不开的，通常跟踪是这些分割检测的最后一步。
（2）目标跟踪的难点
通常目标跟踪面临几大难点：物体变形，亮度变化，快速移动，背景干扰覆盖等，通常不规则的变化都是目标跟踪的难点，这也是在工业上未得到使用而需要解决的问题。其中最主要的三个难题分别是目标背景的变化、物体本身的变化、光照强度变化。

数据集

目标跟踪数据集

• VOT Challenge
• OTB数据集（OTB50 和OTB 100）

补： 行为检测数据集
行人检测( Pedestrian Detection) 是计算机视觉领域内应用比较广泛和比较热门的算法，一般会与行人跟踪，行人重识别等技术进行结合，来对区域内的行人进行检测识别跟踪，广泛应用于安防，零售等领域。由于行人的外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，行人检测也具有一定的挑战性。

• 行人检测数据集汇总（持续更新）

算法

两大类跟踪算法

目前公认的跟踪算法按照是否需要检测过程的参与，可以将其分为两类，一