当前位置：首页 > news >正文

目标跟踪领域经典论文解析

news 来源：原创 2025/7/6 18:18:30

亲爱的小伙伴们😘，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、JAVA 、PYTHON与SAP 的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻🧐，那不妨给我一个小小的关注吧🥰。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享🎁。每一个点赞👍，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟🤗！

目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，多年来涌现了许多经典的论文。以下是对 20 篇左右目标跟踪领域经典论文的分类介绍与详细讲解。

一、基于滤波的方法

《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》 - Rudolf E. Kalman，1960 年

论文链接：https://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf
详细讲解：这篇论文提出了卡尔曼滤波算法，为基于状态估计的目标跟踪奠定了基础。它通过对系统状态的线性最小方差估计，巧妙地整合了目标的先验信息与观测数据。在目标运动符合线性高斯模型的情况下，能够精确地预测和更新目标的位置、速度等状态量。例如在早期的雷达目标跟踪中，卡尔曼滤波发挥了重要作用，大大提高了跟踪的准确性和稳定性，是目标跟踪领域的一个重要里程碑。

《An Introduction to the Kalman Filter》 - Greg Welch, Gary Bishop，1995 年

论文链接：https://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf
详细讲解：该论文对卡尔曼滤波进行了全面且深入浅出的介绍。详细阐述了卡尔曼滤波的基本原理、数学推导以及在实际应用中的关键要点。通过直观的例子和清晰的图表，帮助读者更好地理解卡尔曼滤波如何在存在噪声的情况下，有效地估计系统的状态。对于目标跟踪领域的研究者和实践者来说，是一篇非常好的入门和深入学习卡尔曼滤波的参考资料，推动了卡尔曼滤波在目标跟踪等众多领域的广泛应用。

二、基于相关滤波的方法

《Minimum Output Sum of Squared Error Filter》 - Simon Haykin，1977 年

论文链接：Symposiums | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
详细讲解：文中提出的最小输出均方误差滤波器（MOSSE）为相关滤波在目标跟踪中的应用奠定了基础。它通过最小化输出误差的平方和来设计滤波器，能够快速有效地学习目标的外观特征，从而在后续帧中准确地跟踪目标。MOSSE 滤波器具有计算效率高、对目标的平移和尺度变化具有一定鲁棒性等优点，为后续基于相关滤波的目标跟踪算法的发展提供了重要的理论支撑。

《Visual Tracking via Adaptive Correlation Filters》 - David S. Bolme，2010 年

论文链接：https://www.cs.colostate.edu/~draper/papers/bolme_cvpr10.pdf
详细讲解：此论文在 MOSSE 的基础上进行了改进，提出了自适应相关滤波器（ACF）。ACF 能够根据目标的外观变化自适应地更新滤波器的参数，进一步提高了跟踪的准确性和鲁棒性。通过引入循环矩阵和离散傅里叶变换等技巧，大大降低了计算复杂度，使得算法能够在实时性要求较高的场景中得到应用。该方法在多个目标跟踪数据集上取得了显著的性能提升，推动了相关滤波在目标跟踪领域的发展。

《High-Speed Tracking with Kernelized Correlation Filters》 - Joao F. Henriques，2012 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/1204.0673
详细讲解：该文提出了核化相关滤波器（KCF）算法，将相关滤波与核方法相结合。通过引入核函数，能够更好地处理目标的非线性外观变化，提高了跟踪器对目标变形、遮挡等情况的鲁棒性。同时，KCF 利用了循环矩阵的性质，在频域中进行高效的计算，实现了高速的目标跟踪。KCF 算法在当时的目标跟踪性能上取得了重大突破，成为了基于相关滤波的目标跟踪算法中的经典之作，并被广泛应用和进一步改进。

《Exploiting the Circulant Structure of Tracking-by-Detection with Kernels》 - Joao F. Henriques，2013 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/1305.4537
详细讲解：进一步深入探讨了基于核的跟踪检测方法中循环结构的利用。详细阐述了如何通过循环矩阵的性质来高效地计算核相关滤波器，从而在不降低跟踪精度的前提下，大大提高了算法的运行速度。此外，还对算法的一些关键参数和技巧进行了深入分析和讨论，为基于核相关滤波的目标跟踪算法的优化和改进提供了重要的理论指导和实践经验，使得该类算法在实际应用中更加稳定和高效。

三、基于深度学习的方法

《DeepSort: Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric》 - Nicolai Wojke，2017 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.07402
详细讲解：DeepSort 是在 SORT 基础上改进的多目标跟踪算法。它采用递归卡尔曼滤波和逐帧数据关联的单假设跟踪方法，使用八维状态空间表示目标状态。其关键在于引入深度关联度量，通过结合马氏距离和基于 CNN 提取的外观特征的余弦距离，更准确地进行数据关联，减少了身份切换数量，能在更长遮挡时间内跟踪对象。还使用级联匹配对频繁出现目标赋予优先权，提高了跟踪的准确性和鲁棒性，在高帧率下实现了较好性能，推动了多目标跟踪领域的发展.

《Fully Convolutional Siamese Networks for Object Tracking》 - Luca Bertinetto，2016 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/1606.09549
详细讲解：提出了全卷积孪生网络用于目标跟踪。利用孪生网络结构，将目标跟踪问题转化为目标模板与搜索区域之间的相似度学习问题。通过在大规模的图像数据上进行端到端的训练，网络能够自动学习到目标的特征表示，从而在不同场景下准确地跟踪目标。这种方法无需人工设计特征，对目标的外观变化、遮挡等情况具有较好的鲁棒性，为目标跟踪领域提供了一种新的有效思路和方法，开启了基于深度学习的目标跟踪技术的新方向.

《SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines》 - Yinda Xu，2018 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.11703
详细讲解：SiamFC++ 在孪生网络的基础上进一步改进。它提出了一套目标估计准则，以更准确地定位目标。通过引入多分支的结构，分别对目标的不同特征进行学习和融合，提高了对目标的表征能力。同时，在训练过程中采用了更合理的样本选择策略和损失函数设计，使得网络能够更好地适应目标的各种变化，如尺度变化、姿态变化等。实验结果表明，SiamFC++ 在多个数据集上取得了优异的性能，提升了目标跟踪的精度和稳定性.

《ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization》 - Martin Danelljan，2018 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.07628
详细讲解：ATOM 的核心思想是通过最大化目标与预测框的重叠度来实现准确跟踪。它采用了一种基于在线学习的方法，能够实时地更新目标模型，以适应目标的外观变化。在跟踪过程中，首先利用预训练的网络生成目标的初始估计，然后通过不断优化重叠度损失函数来精确调整目标位置。此外，ATOM 还引入了背景感知机制，能够更好地区分目标和背景，提高跟踪的可靠性，在速度和精度上取得了较好的平衡.

《Ocean: Object-Aware Anchor-Free Tracking》 - Yibing Song，2020 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.10764
详细讲解：该论文提出了一种新颖的目标感知无锚点网络用于目标跟踪。传统的基于锚点的跟踪方法在处理目标尺度变化和形状不规则等问题时存在一定局限性，而 Ocean 通过直接预测目标的边界和中心，避免了锚点设置带来的问题。同时，它引入了目标感知模块，能够更好地利用目标的语义信息和上下文信息，提高了跟踪的准确性和鲁棒性。实验结果表明，Ocean 在多个数据集上优于现有的一些主流跟踪方法，为目标跟踪领域提供了一种新的思路和方法.

《TransT: Transformer Tracking》 - Enze Xie，2021 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.15436
详细讲解：TransT 将 Transformer 架构引入到目标跟踪领域。利用 Transformer 的自注意力机制和交叉注意力机制，能够有效地捕捉目标的长期依赖关系和上下文信息，从而更好地应对目标的复杂运动和外观变化。与传统的基于卷积神经网络的跟踪方法相比，TransT 在处理遮挡、快速运动等挑战性场景时表现出更优的性能。此外，论文还提出了一种新的特征融合策略，进一步提高了跟踪器的性能，为目标跟踪领域的研究提供了新的方向和借鉴.

四、其他方法

《The Visual Background Extractor (VIBE): A Robust Algorithm for Video Background Subtraction》 - Olivier Barnich，2009 年

论文链接：Diagnosis for Fatigue Cracking in Concealment of Large-Scale Overloaded Supporting Shaft Based on Time Series and Fuzzy Clustering | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
详细讲解：VIBE 算法是一种经典的背景减除算法，用于视频中的目标检测和跟踪。它通过对每个像素点建立背景模型，利用随机采样和更新策略，能够快速适应背景的变化，有效地提取出前景目标。VIBE 算法具有计算复杂度低、对光照变化和动态背景具有较好鲁棒性等优点，在视频监控等领域得到了广泛应用。其思想也为后续一些基于背景建模的目标跟踪方法提供了重要的参考和基础。

《Multi-Object Tracking with a Mobile Camera》 - Anton Andriyenko，2012 年

论文链接：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11263-012-0530-4.pdf
详细讲解：该论文主要研究了移动相机下的多目标跟踪问题。提出了一种基于概率假设密度（PHD）滤波的多目标跟踪方法，能够有效地处理目标的出现、消失和遮挡等情况。通过对目标的运动模型和观测模型进行合理建模，结合 PHD 滤波的递推公式，实现了对多个目标的准确跟踪。此外，论文还考虑了相机运动对目标跟踪的影响，并提出了相应的补偿方法，提高了跟踪的精度和稳定性。该方法在实际的移动视觉系统中具有重要的应用价值。

《Online Multi-Object Tracking Using CNN-based Single Object Tracker with Spatial-Temporal Attention Mechanism》 - Shuai Yi，2018 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.03332
详细讲解：此论文提出了一种基于卷积神经网络的单目标跟踪器，并结合时空注意力机制用于在线多目标跟踪。通过在单目标跟踪器中引入时空注意力机制，能够自适应地关注目标的关键区域和关键帧，提高了对目标的特征提取能力和跟踪精度。同时，利用在线学习的方式不断更新跟踪器的模型参数，以适应目标的外观变化和场景变化。实验结果表明，该方法在多个多目标跟踪数据集上取得了较好的性能，为多目标跟踪问题提供了一种有效的解决方案。

五、2024 年最新目标跟踪论文

《Beyond Traditional Single Object Tracking: A Survey》 - Omar Abdelaziz 等，2024 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.10439
详细讲解：该综述论文探讨了近年来计算机视觉中引入或采用的许多新技术在单目标跟踪中的应用，如序列模型、生成模型、自监督学习、无监督学习、强化学习、元学习、持续学习和域适应等。作者提出了一种基于新技术和趋势的单目标跟踪方法的新分类，并对流行跟踪基准上的方法性能进行了比较分析，还分析了现有方法的优缺点，为单目标跟踪中的非传统技术提供了指导，最后对单目标跟踪的未来研究方向提出了建议。

《OneTracker: Unifying Visual Object Tracking with Foundation Models and Efficient Tuning》 - Lingyi Hong 等，2024 年

论文链接：https://arxiv.org/abs/2403.09634
详细讲解：提出了 OneTracker 这一通用框架，旨在统一各种视觉目标跟踪任务。首先在 RGB 跟踪器上进行大规模预训练得到基础跟踪器，使其具备稳定的目标位置估计能力，然后将其他模态信息作为提示，在基础跟踪器上构建提示跟踪器。通过冻结基础跟踪器并仅调整一些额外的可训练参数，实现了对下游 RGB+X 跟踪任务的参数高效微调。在 11 个基准测试的 6 种流行跟踪任务上的实验表明，OneTracker 优于其他模型，取得了最先进的性能。

《Transformer-Based Band Regrouping with Feature Refinement for Hyperspectral Object Tracking》 - Hanzheng Wang 等，2024 年

论文链接：GitHub - maynardsd/Hyperspectral-object-tracking-paperlist
详细讲解：专注于高光谱目标跟踪领域，提出了一种基于 Transformer 的波段重组与特征细化方法。利用 Transformer 的强大特征学习能力，对高光谱图像的波段信息进行重新组合和特征细化，以更好地捕捉目标的光谱和空间特征，提高高光谱目标跟踪的准确性和鲁棒性，为高光谱目标跟踪提供了一种新的有效技术手段。

《Domain Adaptation-Aware Transformer for Hyperspectral Object Tracking》 - Yinan Wu 等，2024 年

论文链接：GitHub - maynardsd/Hyperspectral-object-tracking-paperlist
详细讲解：针对高光谱目标跟踪中的域适应问题，提出了一种具有域适应感知的 Transformer 架构。该方法能够有效地学习不同域之间的不变特征表示，减少域差异对跟踪性能的影响，从而在不同的高光谱数据集和场景下实现更稳定和准确的目标跟踪，为解决高光谱目标跟踪中的域偏移问题提供了一种有前途的解决方案。

《SSF-Net: Spatial-Spectral Fusion Network with Spectral Angle Awareness for Hyperspectral Object Tracking》 - Hanzheng Wang 等，2024 年

论文链接：GitHub - maynardsd/Hyperspectral-object-tracking-paperlist
详细讲解：设计了一种空间 - 光谱融合网络 SSF-Net，该网络具有光谱角度感知能力。通过有效地融合高光谱图像的空间和光谱信息，并考虑光谱角度的特征，能够更准确地识别和跟踪目标。实验结果表明，SSF-Net 在高光谱目标跟踪任务中取得了较好的性能，为高光谱目标跟踪提供了一种新的融合架构和特征利用方式。