最近專案有用到目標跟蹤的演算法，用的還是傳統opencv，整理一下
1.基礎框架
目標跟蹤基礎認識
opencv實現目標跟蹤的八種演算法
2.csrt追蹤器
官方描述
在具有通道和空間可靠性的判別相關濾波器（dcf-csr）中，我們使用空間可靠性圖將濾波器支援調整為從幀中選擇區域的一部分以進行跟蹤。 這確保了所選區域的放大和定位，並改善了對非矩形區域或物件的跟蹤。 它僅使用2個標準功能（hog和顏色名稱）。 它還以相對較低的fps（25 fps）執行，但為物件跟蹤提供了更高的精度。
dcf-csr**綜述
基礎知識詞彙定義：
1.似然和後驗概率
似然和後驗概率
2.貝葉斯定理
3.反向投影：
目標跟蹤研究（一）
近年來，基於深度學習的單目標跟蹤演算法取了顯著的進步，但深度學習在多目標跟蹤領域仍侷限於基於影象識別領域的成果進行遷移，缺乏對跟蹤場景複雜性的考慮，因此多目標跟蹤問題仍沒有得到充分研究。除了單目標跟蹤中存在的光照變化 尺度變化 背景雜波，目標的形狀變化 姿態變化 部分遮擋 快速運動 運動模糊等問題，...
目標跟蹤研究（二）
名稱 vehicle detection with automotive radar using deep learning on range azimuth doppler tensors lstm網路 長短記憶網路 適合公釐波雷達原始資料的神經網路模型，該網路主要運用於語音頻號，考慮到雷達訊號與...
Urban tracker 目標跟蹤演算法
背景抽取 background subtraction 在 中，作者使用的是vibe演算法，但由於vibe演算法申請了專利，因此，建議參考changedetection上的其它演算法進行背景抽取。預處理 高斯5x5雜訊過濾，並對分割得到的前景mask進行形態學填充，blob面積小於tm 則被當成雜訊...