摘要
目标追踪(Object Tracking)是计算机视觉领域的核心任务之一,旨在从视频序列中持续定位特定目标的位置与状态。随着深度学习与传感器技术的发展,目标追踪在自动驾驶、无人机监控、人机交互等领域广泛应用。本文系统梳理了目标追踪的技术演进、方法分类、关键挑战、应用场景及未来趋势,深入探讨了经典算法与前沿技术的核心思想,并分析了当前研究的瓶颈与潜在突破口。
一、目标追踪概述
1.1 基本定义与任务目标
目标追踪的核心任务可定义为:给定视频序列初始帧中目标的标注信息(通常为边界框或掩码),在后续每一帧中预测目标的时空状态(位置、尺度、运动轨迹等)。其核心挑战在于如何建模目标的外观与运动特征,并应对复杂环境干扰(如遮挡、光照变化、背景杂波等)。
1.2 历史发展脉络
目标追踪技术经历了从传统方法到深度学习方法的跨越式发展:
- 早期阶段(2000年以前):基于手工特征(如颜色直方图、边缘特征)与卡尔曼滤波、粒子滤波等动态模型结合,代表作包括Condensation算法。
- 机器学习时代(2000-2015):引入支持向量机(SVM)、Boosting等分类器,以及相关滤波技术(如MOSSE、KCF),显著提升了追踪效率。
- 深度学习崛起(2015至今):以Siamese网络、Transformer为代表的端到端模型,结合大规模数据集(如LaSOT、TrackingNet),推动精度与鲁棒性大幅提升。