跟踪算法国内外研究现状

跟踪算法是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要用于在视频序列中实现目标的跟踪和定位。下面介绍一下国内外跟踪算法的研究现状。

一、国外研究现状

1.1 基于深度学习的跟踪算法

以深度学习为基础的跟踪算法近年来得到了广泛的关注和研究。其中，目前最为流行和先进的算法是基于卷积神经网络（CNN）的跟踪算法，如SiamFC、SiamRPN、SiamMask等。

1.2 基于传统特征的跟踪算法

传统的跟踪算法主要是基于特征提取和匹配的思想，主要包括基于颜色直方图的跟踪算法、基于相关滤波的跟踪算法、基于粒子滤波的跟踪算法等。

1.3 结合多种技术的跟踪算法

除了上述两种跟踪算法外，还有一些结合多种技术的跟踪算法，如基于深度学习和传统特征的跟踪算法、基于深度学习和粒子滤波的跟踪算法等。

二、国内研究现状

2.1 基于深度学习的跟踪算法

国内研究者也在基于深度学习的跟踪算法方面进行了很多研究。例如，中科院自动化所的王广义教授团队提出了一种基于深度学习的跟踪算法——DSST，该算法结合了深度学习和传统特征的优点，具有较高的跟踪准确率和实时性。

2.2 基于传统特征的跟踪算法

在传统的跟踪算法方面，国内研究者也做出了很多贡献。例如，华中科技大学的葛浩教授团队提出了一种基于颜色直方图和空间约束的跟踪算法，该算法在跟踪精度和实时性方面都有很好的表现。

2.3 结合多种技术的跟踪算法

结合多种技术的跟踪算法在国内也有很多研究。例如，北京大学的张博教授团队提出了一种基于深度学习和粒子滤波的跟踪算法，该算法利用深度学习提取特征，再利用粒子滤波进行跟踪，具有较高的跟踪准确率和实时性。

总体而言，在跟踪算法方面，国外的研究相对较为成熟，但国内的研究也取得了不少进展，尤其是在结合多种技术的跟踪算法方面。未来，随着人工智能技术的不断发展，跟踪算法也将不断地得到改进和完善。