2018年前经典目标跟踪算法源码集合

"该资源是2018年及以前的目标跟踪算法的代码集合，包含多种实时、高精度的算法实现，主要使用MATLAB编写，部分算法涉及MATLAB与C++的混合编程。包括BACF、DSST、ECO-HC、fDSST、STC、TLD和SAMF等算法。部分代码可能需要额外的工具或库，如piotr_toolbox用于BACF算法的HOG特征计算，以及 Github 上的相关项目如TBCF。" 目标跟踪是计算机视觉领域中的一个关键问题，涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个子领域。以下是对这些经典算法的详细解释： 1. **BACF** (Background-Aware Correlation Filter)：BACF算法在传统的Correlation Filter（CF）基础上，引入了背景信息来增强目标检测的鲁棒性，特别是在复杂背景下能更好地保持对目标的追踪。 2. **DSST** (Discriminative Scale-Space Tracker)：DSST是一种尺度空间相关的追踪方法，通过在不同尺度上学习判别模型来适应目标大小的变化，提高了跟踪的准确性。 3. **ECO-HC** (ECC with History and Context)：ECO-HC是ECC(Expectation Maximization with Correlation Filters)算法的变种，它结合了历史信息和上下文信息，以提高跟踪的稳定性和持久性。 4. **fDSST** (Fast Discriminative Scale Space Tracker)：fDSST是DSST的优化版本，通过快速计算和更新尺度空间滤波器来提升追踪速度，同时保持高精度。 5. **STC** (Structural Tensor-based Tracker)：STC利用结构张量来描述目标的形状和结构，通过分析目标边缘信息来提高跟踪性能，尤其适用于形状变化较大的目标。 6. **TLD** (Tracking-Learning-Detection)：TLD是一个自包含的系统，包含了追踪、学习和检测三个部分，能够自动初始化、恢复丢失的目标，并适应目标外观变化。 7. **SAMF** (Scale Adaptive Multiple Features)：SAMF采用多特征融合的方式，适应目标的尺度变化，但并不实时。 8. **CSK** (Color-Spatial Kernel)：CSK算法利用颜色和空间信息来建立目标的表示，适用于颜色特征明显的场景。 这些算法的源码提供了一个很好的学习和研究平台，开发者可以通过阅读和理解代码，深入理解目标跟踪的原理和技术。值得注意的是，运行这些算法可能需要对应的库支持，例如对于BACF算法，可能需要安装piotr_toolbox来计算HOG特征；此外，还可以参考Github上的相关项目进行更深入的研究和改进。