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文档摘要

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深度学习赋能下的单目标跟踪技术：原理、挑战与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，单目标跟踪（SingleObjectTracking,SOT）是一项基础且重要的任务，旨在视频序列里对特定目标进行持续定位与跟踪。从技术本质上看，它是在一系列连续的图像帧中，依据目标在初始帧的位置、特征等信息，准确预测其在后续各帧中的位置，并维持对该目标的稳定跟踪。

传统单目标跟踪方法主要依赖人工设计的特征提取和匹配算法，如基于颜色直方图、尺度不变特征变换（SIFT）等特征描述子，结合卡尔曼滤波、粒子滤波等算法进行目标状态估计与跟踪。这些方法在简单场景下有一定效果，但面对复杂背景、光照