动态场景下的运动目标跟踪方法研究

复杂背景下实时目标的跟踪与识别属于自动目标识别（ATR）研究领域，包括对目标的分割、特征提取和目标识别等几个方面。由于现在的目标跟踪方法都是面向特定应用环境的，所以不存在一个算法能通用所有的场景。探索并明确算法的特点和应用环境，对于在实际应用中选择合适的方法是十分必要的。目前的大部分文章都是根据具体适应场景分析各自的方法，缺乏对跟踪方法的系统性研究，该文简要介绍了动态场景下单个运动目标的几种典型跟踪方法，在算法内容、假设条件、先验知识、理论计算量、实现难点及改进措施等方面进行了分析，并对研究难点及未来的发展趋势作了较为详细的阐述。     

目标跟踪方法综述

复杂背景下实时目标的跟踪与识别属于自动目标识别（ATR）研究领域，包括对目标的分割、特征提取和目标识别等几个方面。本文将运动背景目标跟踪方法分为基于运动分析和基于图像匹配两大类，综述了几种典型方法的基本原理、基本属性、存在弊端及发展过程；通过各种方法的多方面比较。提出了改进思想，总结了目标跟踪的选择方法；同时针对目标跟踪的一些具体问题。提出了优化措施，最后探讨了目标跟踪方法中有待进一步研究的问题。