鲁棒的复杂场景多目标跟踪算法研究国内外研究现状

鲁棒的复杂场景多目标跟踪算法是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。该算法旨在解决多个目标在复杂场景中被遮挡、缩放、形变、运动模式等问题，从而实现高效、准确的目标跟踪。

目前，国内外的研究者们已经提出了许多不同的算法来解决多目标跟踪问题。其中，基于深度学习的算法在近年来得到了广泛关注和应用。以下是国内外鲁棒的复杂场景多目标跟踪算法的研究现状：

国内研究现状：

1. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在多目标跟踪领域中的应用越来越广泛。国内研究者们提出了一些基于深度学习的方法，如基于深度卷积神经网络（CNN）的跟踪器、基于循环神经网络（RNN）的跟踪器和基于强化学习的跟踪器等。

2. 基于特征提取的方法：该方法主要是通过提取目标的特征来实现目标跟踪。国内研究者们提出了一些基于特征提取的方法，如基于颜色直方图、梯度直方图、HOG特征等。

3. 基于粒子滤波的方法：该方法主要是通过对目标状态进行估计来实现目标跟踪。国内研究者们提出了一些基于粒子滤波的方法，如基于随机有限集（RFS）的粒子滤波方法。

国外研究现状：

1. 基于深度学习的方法：国外研究者们也提出了一些基于深度学习的跟踪器，如基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的跟踪器、基于多尺度卷积神经网络（MS-CNN）的跟踪器和基于对抗性学习的跟踪器等。

2. 基于特征提取的方法：国外研究者们提出了一些基于特征提取的方法，如基于局部二进制模式（LBP）的跟踪器、基于密度比较的跟踪器和基于轮廓的跟踪器等。

3. 基于粒子滤波的方法：国外研究者们也提出了一些基于粒子滤波的方法，如基于卡尔曼滤波的粒子滤波方法、基于鲁棒卡尔曼滤波（RKF）的粒子滤波方法和基于随机有限集（RFS）的粒子滤波方法等。

总体而言，鲁棒的复杂场景多目标跟踪算法是一个具有挑战性的研究领域。国内外的研究者们不断提出新的方法和技术来解决该问题，未来还有更多的进展可以期待。