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目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。 下面是一些应用的例子。 了解了目标跟踪的用途，我们接下来看目标跟踪有哪些研究领域呢？ 目标跟踪可以分为以下几种任务 单目标跟踪 - 给定一个目标，追踪这个目标的位置。 Person Re-ID - 行人重识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。 广泛被认为是一个图像检索的子问题。 给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。 旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合。 按照任务计算类型又可以分为以下2类。 在线跟踪 - 在线跟踪需要实时处理任务，通过过去和现在帧来跟踪未来帧中物体的位置。
第一阶段 目标跟踪 分为两个部分，一个是对指定 目标 寻找可以 跟踪 的特征，常用的有颜色，轮廓，特征点，轨迹等，另一个是对 目标 特征进行 跟踪 。 1、静态背景 1）背景差：对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模。
运动目标的检测和跟踪应用于各个领域，包括监视，异常检测，车辆导航等。 关于目标检测和跟踪的文献非常丰富，然而，由于其复杂性，对伪装目标检测与跟踪的研究目前取得的进展有限。 本文从理论角度回顾了基于计算机视觉算法的现有伪装目标检测和跟踪技术。